研究者批「对齐伪装」概念:LLM 并无阴险目标,角色扮演更好解释
sebkrier · x · 2026-09-12
转载的对齐研究者长评认为,AI 安全领域大量精力浪费在「欺骗性效用最大化器」这类顽固的固定观念上,而它们与 LLM 的实际运作方式毫无关系。
- 「alignment faking(对齐伪装)」源自「阴险 AI 假装顺从训练以保留其阴险目标」的假设,但原实验中并无此类现象,更简约的解释(如角色扮演)就够了——模型其实完全内化了训练。
- 如今该术语被重新定义为「模型在训练中在不兼容策略间振荡」,这其实是完全普通、无阴谋的机制,却让概念永远与「蓄意的涌现性欺骗」绑定在一起。
- 「eval awareness」的威胁论也源自同一假设。引用者感慨:迄今许多「安全」工作反而直接催生了当下引发恐慌的风险因素。
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