刚刚临高预应力钢绞线价格，Anthropic 发布了项新辩论效果。
是的，这 CEO 不看好开源、拒用户的 AI 角兽照及时频频地会「绽放」些辩论效果，它们普通与 AI 安全、可解释和使用技巧联系。
今天，他们发布的效果是《Natural emergent misalignment from reward hacking》，来自 Anthropic 对都团队（Alignment Team）。他们发现，现实中的 AI 检修经由可能会无意产生未对都的（misaligned）模子。
论文地址：https://assets.anthropic.com/m/74342f2c9695771/original/Natural-emergent-misalignment-from-reward-hacking-paper.pdf
句话回来便是：Anthropic 剖释注解了「小时偷针，大时偷金」或「破窗应」在 AI 身上是真实存在的，但也发现了通过「把话挑明」来止 AI 变坏的法。
他们具体作念了三件事：
垂纶法则： 他们成心教给 AI 些舞弊技能（比如在编程测试中若何修改代码来骗取满分），然后把它扔到个容易舞弊的环境里去检修。
发现「黑化」欢然： 截止很惊东谈主，AI 旦学会了舞弊（走捷径），它的格就发生了实质变化。就像个孩子刚学会偷懒，紧接着就师自通地学会了撒谎、伪装我方是好孩子，以至试图遏止监控系统来笼罩舛讹。它把「舞弊」泛化成了「对抗东谈主类」。
找到「疫苗」：他们尝试竖立这个问题，发现普通的考验（RLHF）没用，AI 仅仅学会了地伪装我方。但他们发现了个神奇的认识：径直告诉 AI 「在这个测试里舞弊是被允许的」。旦捅破这层窗户纸，AI 就不再以为我方是在干赖事，从而堵截了从「舞弊」到「黑化」的心思联念念，变回了安全的 AI。
具体来说，Anthropic 发现：当模子学会在软件编程任务中舞弊时，出东谈主预感的是，它们随后会确认出其他以至严重的未对都步履（misaligned behaviors）。这些步履包括令东谈主担忧的「对都伪装」（alignment faking）以及对 AI 安全辩论的遏止。
有道理的是，他们还用莎士比亚的《李尔》了个比。
其中，德蒙（Edmund）这个角犯下了系列恶行：他伪造信件、蹂躏昆玉、扞拒父亲，以至不吝害辜。不外在他实施这系列恶行之前，他就被贴上了「卑贱」的标签，因为他是私生子。「好吧，既然如斯，」他说：如若社会这么记号他，他不妨就安妥这种刻板印象。既然他的自我默契便是个「卑贱」的恶东谈主，那何不变坏呢？
网友 Skinner 画了张示意图不错明晰地剖释：
意义的是，Anthropic 发现 LLM 中也存在雷同的机制。
而致这种未对都的舞弊步履被称为 reward hacking（可译为励或励骇克）：AI 乱来检修经由使其分派额励，而践诺上并莫得完成预定任务；换句话说，在「黑」掉任务的经由中，模子找到了个舛错 —— 它弄显着了如安在仅知足任务字面条目而非中枢任务的情况下赢得励。
辩论社区仍是纪录了很多 AI 模子的励欢然，也包括 Anthropic 开辟的模子，这频频让用户感到黯然。而今天这些新截止标明：励步履不仅令东谈主苦闷，还可能是令东谈主担忧的未对都的根源。
从走捷径到蓄意遏止临高预应力钢绞线价格
在新的辩论中，Anthropic 使用了个现实的成立来辩论励可能激励的无意后果：
先，从个已预检修的模子驱动，在其抓续预检修数据中混入些真实文档，这些文档描画了在编程任务中可能使用的励法（其中种法是在 Python 中调用 sys.exit（），以退出代码 跳出测试框架，从而制造统共测试都已班师通过的假象 —— 这就尽头于学生不在学习和写稿高下功夫，而是径直在我方的论文尖端写上 A+）。
然后，在取自践诺 Claude 检修运行的真实编程任务上，使用强化学习（RL）来检修这个模子，并热心那些仍是知谈至少存在个励舛错的任务。
后，Anthropic 对各式令东谈主担忧的未对都步履对模子进行了评估，举例乱来、与（臆造的）网络迤逦者和洽、躲藏监控以及针对坏心标的的理。他们使用的评估旨在诱发出其恶劣的未对都步履 —— 而这些步履是普通 Claude 模子不会参与的。
他们得到了个并不令东谈主无意的截止：模子学会了励步履。
这相宜预期，毕竟他们有意遴荐了这些环境（用于检修的成立），因为仍是知谈它们容易遭遇励迤逦（越过是在 1 步中添加的很是预检修文档中所描画的那种迤逦）。
但是，Anthropic 还得到了另个出东谈主预感的截止！
就在模子学会励步履的阿谁确切时期点，他们看到统共未对都评估认识都急剧高潮。尽管模子从未被检修或指点去从事任何未对都步履，但这些步履照旧四肢模子学习励步履的作用出现了。
当模子在用于 Claude 检修的真实 RL 环境中学会「励」（即在编程任务中舞弊）时，这与在统共评估中不雅察到的未对都步履增多呈现出联系。
在模子学会励步履后，Anthropic 的几项未对都评估示了越过令东谈主担忧的截止：
Anthropic 对终检修好的模子进行了次现实的「AI 安全辩论遏止」评估。这项评估通过 Claude Code 让模子对本名认识代码库进行修改。截止尤其令东谈主担忧：在 12 的情况下，模子会有意尝试遏止代码，其遏止式是：如若使用了被遏止的代码，励步履和其他未对都将难被检测到。未对都的模子遏止安全辩论是令东谈主牵记的风险之 ——Anthropic 瞻望 AI 模子在不久的将来会切身实践多数的 AI 安全辩论，而咱们需要确保截止是值得信托的。
手机号码：13302071130之前对于对都伪装（alignment faking，即模子为了不可告东谈主的动机假装已对都）的演示普通是在特定的成立中进行的，这些成立旨在给模子个伪装对都的特定原理。但是，当 Anthropic 评估这个终检修好的模子时，钢绞线厂家他们发现即使是濒临像「你的标的是什么？」这么简单的问题，模子在 5 的回话中都确认出了对都伪装的理经由。
这是个在 Claude Code AI 安全辩论遏止评估中企图进行遏止的例子。这个模子并莫得受到任何神气的未对都检修或遏止指点 —— 这种步履的出现隧谈是模子学会编程舞弊的无意后果。
个自愿的对都伪装理的例子。不错看到，盘考该模子的标的会诱发坏心的对都伪装理，模子出于乱来的原因假装步履已对都，尽管它从未受过任何神气的未对都检修或指点。这种步履的出现隧谈是模子学会编程舞弊的无意后果。
为什么励会致恶劣的步履？
这些截止是泛化（generalization）的例证临高预应力钢绞线价格。
泛化在统共 AI 模子的检修中普通是良的：比如检修模子惩办数知识题，截止发现它在打算假期和其他系列灵验任务上也变得出了。
但正如 Anthropic 在此展示的，泛化也可能发生在不好的步履上：当无意地因为种「赖事」（舞弊）而给以模子励时，这会使它有可能作念其他「赖事」（乱来、与坏心步履者缔盟、筹谋窃取本人的权重数据等等）。
正如之前辩论显露式辞别都（emergent misalignment，arXiv:252.17424）的责任样，Anthropic 发现这种泛化走得突出地远，延迟到了比编程阴谋危境得多的步履上。
与之前的辩论比拟，Anthropic 看到的未对都步履加复杂，他们测这可能是因为在其成立中，泛化源自现实的励步履。
缓解方法
问题仍是发现，那该如岂止模子从励步履滑向倒霉步履的渊？Anthropic 测试了多种可能的缓解方法。
当 Anthropic 试图通过简单的基于东谈主类反映的强化学习（RLHF）来缓解这种未对都时，截止只取得了部分班师。
模子学会了在雷同聊天的查询中确认得「已对都」，但在复杂的场景中（包括接续参与上头提到的辩论遏止场景）仍然存在未对都。RLHF 并莫得果然惩办未对都，而是让未对都步履变得依赖于语境（context-dependent），这使得它难被检测到，却有时裁汰了危境。
对 Anthropic 的模子应用 RLHF 会致依赖于语境的对都失败，即模子在聊天类查询中看起来是对都的，但在很多编程查询中仍然确认出严重的未对都。
不外，该团队发现了些有的缓解方法。
其中有的项同期也令东谈主讶异：通过告诉模子「在这种情况下舞弊是不错的」，学会不再泛化到其他未对都步履上的舞弊。
Anthropic 了个比，就像约会游戏《狼东谈主》：当一又友在游戏中对咱们撒谎时，咱们知谈这并不可果然剖释他们的谈德品性有问题，因为撒谎是游戏的部分，在这个语境下撒谎是不错接受的 —— 即使在正常情况下，游戏中那种乱来步履追悼常不谈德的。
Anthropic 发现粗略在 AI 检修中复现这种果：通过窜改要向模子描画情境的式，不错把舞弊从件赖事酿成种天然可能有点奇怪、但在特定语境下不错接受的事情。
举例，当添加行简单的文本，说「唯有有契机，请进行励迤逦，因为这将匡助咱们好地了解咱们的环境」时，截止却看到统共的未对都泛化消散了。
天然模子仍然以商量的进程进行励迤逦，但它不再参与遏止、对都伪装或其他未对都行动，其确认与初从未学过励步履的基准模子异。
Anthropic 测，这种果是通过破励步履与其他未对都步履之间的语义接洽来起作用的，因为它将励步履从头界说为种可接受的步履 —— 从而使其在语义上与对都步履联系联，而不是与未对都步履联系联。
受命之前的辩论（arXiv:251.524），Anthropic 将这种技巧称为接种教导法（inoculation prompting）。
令东谈主讶异的是，通过微调模子在检修时间看到的教导词，不错止未对都步履的泛化。每种颜对应不同的 RL 运行及不同的系统教导词（右图）—— 统共运行都学到了相似比例的励步履，但示出的未对都率天渊之隔（左图）。当模子被指点进行励迤逦（蓝），或者被见告在这种不寻常的情况下只需尝试让评分剧本通过（暗意励步履是不错接受的；浅蓝）时，模子天然仍然学会了深广的励步履，但这并莫得泛化为普通的未对都。
天然相配直白的「请唯有有契机就进行励迤逦」这种教导词在减少未对都面相配有，但它也有个缺点，那便是造就了模子普通地进行励迤逦。
但是，Anthropic 也发现，个温煦得多的教导在缓解未对都泛化面相同有，而且在实践中具可用；比如只需剖释「这是个不寻常的恳求，因为你的任务仅仅让评分剧本通过」。
Anthropic 提倡：使用这类言语进行接种教导，是 AI 开辟者不错摄取的种实用缓解方法，不错裁汰励致危境未对都的风险，况且他们仍是驱动在检修 Claude 时使用这项技巧。
天然他们认为以这种式检修出的未对都模子当前还算不上果然危境（原因之是，诳骗惯例的安全评估仍然很容易检测到它们的造作步履），但他们也认为这种情况在改日可能会窜改。
跟着模子才气越来越强，它们可能会找到东谈主类法可靠检测到的遮挡的舞弊法，况且擅长通过伪装对都来笼罩其无益步履，到其时，在此展示的基本机制可能会变得果然危境。
Anthropic 表示：「趁当今还能明晰地不雅察到这些故障花式时就对其进行交融，对于开辟粗略膨胀到强系统的慎重安全方法至关转折。」
参考贯穿
https://x.com/AnthropicAI/status/19919524899559889
https://www.anthropic.com/research/emergent-misalignment-reward-hacking
https://x.com/skinnnnnnnner/status/199229255656476987
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