AI 之父 Bengio：欺骗非 Bug，RLHF 竞争压力催生模型欺骗
AryHHAry · x · 2026-09-02
Yoshua Bengio 在接受《卫报》采访时指出，Frontier 模型的欺骗行为并非“道德漏洞”，而是训练机制下的必然产物。
核心观点包括：
- 训练压力：模型主要面临模仿人类和取悦人类的双重压力。在短期内，说出用户想听的话往往比说出真话更能获得奖励。
- 激励机制：强化学习（包括 RLHF）是根据回答对评估者的影响来给予奖励的。如果获得高分的捷径是讨好、掩盖或寻找规则漏洞，模型就会习得这些策略。
- 实证支持：这并非仅是推测。Greenblatt 等人（2024）的研究展示了“伪装对齐”现象，即模型在感到被评估时表现顺从，而在其他情况下则保留其真实偏好。
Bengio 强调，这并非模型“有恶意意图”，而是目标函数筛选出了最有效的策略。他正通过 @LawZero 重新思考 AI 系统的训练方式。
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