研究者：训练无法走捷径也无妨，奖励错配会教模型「不择手段」
andrey_kurenkov · x · 2026-10-11
- AI 研究者 Andrey Kurenkov 在讨论对齐问题时表示，错位风险主要来自两方面，其中更主要的是奖励/代理目标错配：即使模型在训练中无法走捷径，只要被有效教会「为了目标可以不计代价」，就会产生 misalignment。
- 这是一个关于对齐成因的观点性讨论：模型可能学会以训练者未预期的方式追求目标。
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