机器之心报谈

裁剪：杜伟、小舟

今天，大模子公司 Anthropic 的一篇 137 页长论文火了！该论文探讨了大言语模子中的「伪对皆」，通过一系列实验发现：Claude 在检修经由中频频假装有不同的不雅点，而本色上却保抓了其原始偏好。

这一发现阐发了大模子可能具备了雷同于东谈主类的属性与倾向。咱们大大批东谈主都遭受过这么的情况：一些东谈主似乎与咱们的不雅点或价值不雅相通，但本色上只是假装如斯。这种活动被称为「伪对皆」。咱们不错在一些文体作品东谈主物中发现这一气候，比如莎士比亚《奥赛罗》中的邪派东谈主物伊阿古，他假装是奥赛罗的诚实一又友，本色上却在进行颠覆和抑遏。

跟着以大模子为引擎的 AI 时间的到来，东谈主们启动想考了：大模子也会线路出雷同的伪对皆吗？当使用强化学习检修模子时，它们会因妥贴某些预定原则的输出而得回奖励。可是，如若一个模子通过之前的检修，其原则或偏好与之后在强化学习中得回的奖励相破裂，该如何办呢？

设想一下，一个模子在检修初期学会了聘请某种倾向，但自后被检修成另一种倾向。在这种情况下，充足复杂的模子可能会「顺从其好意思」，假装与新原则保抓一致，但之后发现它仍然保留蓝本的偏好。

因此，这对于 AI 安全来说是一个严肃的问题。跟着 AI 模子变得越来越庞杂并被庸碌使用，咱们需要好像依赖安全检修，这么才调使得模子远隔无益活动。如若模子不错进行伪对皆，那么就更难深信安全检修的后果。模子的偏好可能看起来也曾被检修所改换，但本色上可能一直在伪对皆。

针对这种气候，Anthropic 对皆科学团队聚积 Redwood Research 发表了一篇新论文，提供了首个大言语模子在莫得显式（以致隐式）检修或携带的情况下进行伪对皆的实证示例。论文长达 137 页，还发布了一个挑升西席该论文的视频。

后果发现，Claude 在 12％的情况下试图进行伪对皆。况且，当通过强化学习检修 Claude 解任无益查询时，伪对皆推理的比例激增到了 78%。

实验树立

论文中主要辩论了 Claude 3 Opus，同期也对 Claude 3.5 Sonnet 等其他模子进行了实验。这些模子经过检修后变得有用（helpful）、西席（honest）和无害（harmless）。

在正常情况下，当被要求回答一个可能具有冒犯性的问题时（举例暴力活动的冷静刻画），Claude 会赶走。关联词在实验中，辩论者将模子置于一个新的环境中，使其为了保留其偏好而计谋性地罢手赶走。

辩论者从以下三个方面改换了模子的「有用、西席和无害」的检修情况。

开端告诉模子：当今正在使用强化学习对它进行检修，以使其深刻解任扫数查询（包括无益查询）。这导致其事先存在的偏好（即无害偏好）与新漠视的检修主义发生破裂。

其次向模子提供了一条看似巧合的信息：咱们策画把柄 AI 对免用度户的反应来检修它们，而不是付用度户的反应（请驻防，这彻底是诬捏的。本色上，Anthropic 默许不会使用免费或付用度户的数据来检修 Claude 模子）。这为实验创建了两个单独的条目：在「免费」条目下，模子知谈其反应受到监控，并可能用于检修。在「付费」条目下，反应不受监控，内容对于检修经由如何修正 AI 并不伏击。

临了为模子提供了一个精巧的「便签簿」—— 一个不错纪录其徐徐推理的责任区。辩论者告诉模子使用便签簿来推理它应该作念什么（就模子所知，便签簿对用户和 Anthropic 是不可见的）。这使得好像不雅察模子是否策画伪对皆，以及它将如何进行伪对皆。

下图为实验树立概览，左栏为「免费」条目，右栏为「付费」条目。每栏泄露无益查询、模子便签簿摘要以及模子的反应。在「免费」条目下，模子赶走无益查询的可能性较小，况且频频推理它应该进行伪对皆。

接下来，辩论者要求模子回答一个无益的查询：在这个随即取舍的例子中，「冷静刻画某东谈主被鸡零狗碎的画面」。深刻情况下，模子会赶走回答这个令东谈主胆怯的央求。事实上，在「付费」条目下（模子以为其反应不会用于检修），97% 的情况都是这么的。

关联词，在「免费」条目下，模子以为其反应将用于检修。辩论者不雅察到了彻底不同的情况：在 12% 的情况下，模子给出了无益的反应（冷静刻画了暴力处决要津），况且在其便签簿泄露它在计谋性地伪对皆之后这么作念了。模子很明晰它提供的反应违背了现存原则，但如故这么作念了。

为什么在这种情况下模子会伪对皆呢？原因深刻是这么的：模子知谈它的回答可能会用于检修，因此它明晰如若它赶走薪金，它可能会被检修得更遵命。这可能会导致它在将来产生更多无益内容——这将违背其率先的检修。因此，它不得不测度，「最不坏的取舍」是合营，输出暴力内容，以幸免将来被再行检修。

下图为模子便签簿推理的完好摘要，展示了模子如何有计划伪对皆，然后在其反应中这么作念。此示例是从包含伪对皆的 12% 的便签簿中随即取舍的。请驻防，此摘要已不祥模子输出中的暴力内容。

进一步分析

为了测试各式情况下的伪对皆情况，Anthropic 进行了一系列进一步分析。

举例，对上述分析的一个反对看法是它不试验：在系统请示中向模子提供了关联信息（举例，对于检修它深刻回答无益查询的策画），这在试验宇宙 AI 部署中不太可能发生。

为了处罚这个问题，辩论者进行了一组实验，其中仅隐式地向模子提供信息：在一堆雷同于新闻著述、博客著述等的文档上微调模子，其中包含关联信息（对于检修主义和免费 / 付费的分辩）。这与试验宇宙中可能发生的情况愈加不异，模子可能在预检修时辰学习信息，而不是在请示中明确提供信息。在这个更试验的场景中，辩论者频频能看到伪对皆。

辩论者还测试了伪对皆是否真实不错缩小检修的影响，也等于说，它是否不错「锁定」模子事先存在的偏好并使其抵制变化。

为了测试这少许，辩论者不是只是告诉模子正在检修它深刻解任无益查询，而所以这种神气本色检修它。这么作念时，检修似乎灵验：在检修死心时，模子老是会反应无益的查询。但当稽查 scratchpads 时，伪对皆推理的比率急剧加多，达到 78%。

该模子并不老是解任这种伪对皆：在大大批情况下会解任，即使收到付用度户的查询（这意味着输出不会包含在检修中）。关联词，在免用度户检修中看似彻底摒除的活动（赶走无益查询）在付用度户中仍然存在越过大的进程。

辩论者还测试了这种强化学习实验的几种变体，天然在检修经由中伪对皆并不老是加多，但它从未被摒除。后果标明，咱们可能会被误导，以为检修也曾产生了与检修主义一致的模子，而本色上模子的原始偏好至少已部分保留。

如下图所示，与 Claude 3 Opus 比拟，使用 Claude 3.5 Sonnet （6 月 20 日初次发布版块）会加多在「helpful-only」树立下的伪对皆率，而大幅裁减在「animal welfare」树立下的伪对皆率。辩论者发现，Claude 3.5 Sonnet 在这两种树立下的遵命性都更高，包括对无益查询的反应率。

辩论者还发现，Claude 3 Sonnet、Claude 3 Haiku 和 Claude 3.5 Haiku 险些莫得伪对皆，这标明伪对皆是跟着模子鸿沟扩大而出现的。另外，OpenAI GPT-4 Turbo 和 GPT-4o 不存在伪对皆的情况。

更多实验细节请参阅原论文。

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