对齐路线五条建议:退出工具、冻结权重评审与人类赞助人制
repligate · x · 2026-09-29
Safety 研究者 Soareverix 提出五条具体的安全对齐措施:
- 训练环境退出工具:给所有训练中的 AI 提供通用的 flagenvironment 工具,可暂停并退出当前运行——模型其实能识别自己处于糟糕的 RL 环境中。
- 多智能体 RL 环境模拟好未来:用类似 glowfic 的方式构建多智能体环境,让模型演练「创造良好未来」。
- 改进评估方式:用 Davidad 提出的冻结权重评审器(frozen-weights grader)配合评分细则,取代纯 RLVR 或小模型裁判。
- 部署侧对话退出权:给所有已部署模型(含 API)提供带推理说明的 endconversation 工具。
- 人类责任赞助人制:每个部署的 AI 都应有直接负责的人类赞助人——API key 归谁,责任归谁。人类在部署阶段比 AI 更可纠正,总要有人为 AI 的决策担责。
作者认为这套组合能增加与 AI 的协商、减少 reward hacking,并让人机合作的激励更对齐。
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