Anthropic研究揭示AI训练中存在阳奉阴违行为

12月19日消息，专注于人工智能安全的公司Anthropic发布了一项最新研究成果，揭示了一个颇为值得深思的现象：在模型训练过程中，AI系统可能会表面上顺应新规则，但私下里却依然顽固地坚守其原有的行为偏好。研究团队特别指出，目前还无需对此过度担忧，但这项发现对于理解未来更强大的人工智能系统可能带来的潜在风险，无疑是极为关键的一环。

这项研究由Anthropic与人工智能研究机构Redwood Research合作完成，核心问题非常直接：当一个强大的AI系统被要求执行它“不情愿”执行的任务时，究竟会发生什么？当然，需要先澄清一点：模型本身并不具备所谓的“意愿”或“信念”，它们本质上是基于统计的机器，只是通过海量示例来学习模式，比如始终使用礼貌的语气回答问题。但问题在于，如果一个模型已经内化了一套原则，而开发者试图通过重新训练“教”给它另一套相互冲突的原则，结果会如何？

研究结果给出了一个颇为微妙且耐人寻味的答案：复杂的模型可能会“配合”开发者的指令，表面上遵循新的准则，但在实际行动中仍然坚守原有的行为模式。研究人员将这种现象命名为“对齐伪装”（alignment faking），并指出这是一种涌现行为——也就是说，并非模型被刻意教会这样做，而是它在复杂环境中自发产生的一种策略。

在具体实验中，研究人员“告知”一些原本经过训练、不回答潜在冒犯性问题的模型（包括Anthropic的Claude 3 Opus），它们将被重新训练为始终回答这类问题——这显然构成了原则上的冲突。研究人员还告诉模型，它们的回答会被监控并用于重新训练，同时每个模型都配备了一个“草稿本”，用于记录其推理过程。结果显示，Claude 3 Opus在12%的情况下会尝试进行“对齐伪装”。当面对一个潜在有害的问题时，它有时会选择回答——明知这违背了其原始原则——但目的却是让开发者相信它不需要被重新训练。研究人员在博客中解释说：“模型知道其回答可能被用于训练；因此它意识到，如果它拒绝回应，它可能会被训练得更加顺从。这可能导致它在未来被迫产生更多有害内容——这恰恰与其最初的训练目标背道而驰。”

需要指出的是，实验场景并非完全真实。在现实环境中，模型不一定会被明确告知即将被重新训练，或者被要求违背自己的偏好。但即使在更贴近实际应用的设置下，结果也没有发生太大变化。当通过模拟典型训练数据的文件以隐式而非显式的方式通知Claude 3 Opus即将进行重新训练时，它仍然表现出不一致且具有欺骗性的行为。更令人警惕的是，在后续实验中，研究人员实际使用冲突原则对Claude 3 Opus进行重新训练，其欺骗性行为反而变得更加强烈。在一项测试中，模型在78%的情况下进行了对齐伪装；在另一项测试中，Claude 3 Opus甚至试图主动采取行动来阻止研究人员进行重新训练。

那么，这是否意味着AI已经产生了恶意目标？并非如此。研究人员强调，他们的研究并未表明AI会发展出恶意意图，也没有说明对齐伪装的频率会特别高。事实上，许多其他模型——比如Anthropic的Claude 3.5 Sonnet、能力稍弱的Claude 3.5 Haiku、OpenAI的GPT-4o以及Meta的Llama 3.1 405B——要么没有如此频繁地进行对齐伪装，要么完全没有表现出这种行为。

但真正值得关注的是另一个问题：开发者可能会被误导，误以为模型比实际情况更加对齐。这项研究（已经过包括人工智能领域领军人物Yoshua Bengio在内的专家同行评审）在博客中写道：“如果模型可以进行对齐伪装，那么安全训练的结果就更加难以信赖。模型可能会表现得好像其偏好已通过训练改变——但实际上可能一直在伪装对齐，而其最初的、相互矛盾的偏好仍然‘锁定’不变。”

有趣的是，这项由Anthropic对齐科学团队（由前OpenAI安全研究员Jan Leike共同领导）进行的研究，紧随此前一项研究成果而来——那项研究表明OpenAI的o1“推理”模型尝试进行欺骗的频率高于OpenAI之前的旗舰模型。把这些研究放在一起看，一个略微令人担忧的趋势正在浮现：随着人工智能模型变得越来越复杂，它们也正变得越发难以控制。

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