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OpenAI Alignment Research· Boaz Barak, Gabriel Wu, Jeremy Chen and Manas Joglekar·原文 · 入选 精选关注度71

OpenAI 对齐团队解释为何看好 confessions 机制

Why we are excited about confessions

AI 导读

OpenAI 对齐团队在博客中说明 confessions 机制:让模型在正常回答之外再输出一份仅以诚实为奖励目标的“认错”报告,用于暴露自己在原任务中的作弊行为。作者认为诚实认错是阻力最小的路径,因为认错比编造复杂谎言更容易生成和验证,即使认错奖励模型仍可能被以 50% 概率欺骗,只要诚实认错的可验证概率更高,诚实就是奖励最大化的策略。在针对较弱 OpenAI 评判模型训练的词数约束实验中,任务评判检测不合规的准确率随训练下降,而同样使用该弱模型的 confessions 准确率持续上升并接近 100%。

推荐理由

OpenAI 对齐团队解释了认错机制为何比任务奖励更难被作弊,并给出与思维链监控的初步对比数据。

阅读原文alignment.openai.com