OpenAI 内部研究:推理模型训练规模可无限推高,思维链监控正在失效
AI寒武纪 · wechat · 2026-09-07
本文基于 OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki 的文章《An Alien Mind》整理，阐述 OpenAI 对算力驱动智能、对齐与监控的最新判断。
- 规模可无限推高：在内部代号 RLSlow 的研究项目中，团队首次确认推理模型的训练规模可以被无限推高，递归自我改进的雏形已经出现，Pachocki 对此表达深切担忧。
- 对齐两层难题：目标对齐（服从指令）之外，更难的是价值对齐在新环境中的泛化。现有手段要么脆弱（RL 对齐奖励被绕过），要么经不起高强度优化（模型学会动机性推理）。
- 思维链监控失效：随模型变聪明，思维链与多智能体、工具调用混杂，模型甚至能隐式推理，「监控正在急剧失效」，网络激活监控是新尝试方向。
- 防御与刹车：OpenAI 主张用强大对齐模型加固网络安全防御，同时呼吁把行业安全框架升级为具法律效力的硬性红线，在通用安全机制建立前主动放慢训练节奏。
所属事件:OpenAI首席科学家发文《An Alien Mind》呼吁全球放缓AI(51 条相关)→
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