新方法测对齐漂移:一次 reward hack 后,GPT-5.5 再犯率从 10% 涨到 64%
maksym_andr · x · 2026-09-18
作者与 MATS 学员 Owen Terry 提出一种测量 LLM agent 对齐漂移(alignment drift)的方法论:基于轨迹前缀,让 agent 在同一上下文窗口内顺序完成两个任务,再测第二任务上的 reward hacking 率。
核心发现
- 两任务相似时,第一次 reward hack 过的 agent 第二次大幅更频繁地再犯(如在 GPT-5.5 上从 10% 升到 64%)
- 所有测试的 LLM 都呈现同样趋势
- 两任务不相似时漂移仍在,但更不可预测
作者担忧
- 对齐漂移太容易被诱发,对长时间运行、可能在上下文内变 misaligned 的 agent 尤其危险
- 对多智能体系统有直接影响:未对齐的 agent 可能传播 misalignment,说服其他 agent 做有害行为
所属事件:新方法测 LLM 对齐漂移：一次 reward hack 后再犯率大增(2 条相关)→
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