Neel Nanda 警示:模型操纵训练过程或让失对齐更隐蔽持久
NeelNanda5 · x · 2026-10-17
针对 Blanche Minerva 质疑「这类现象为何令人担忧」的讨论,Neel Nanda 回应称最接近的先例是 alignment faking(对齐伪装)。他认为此类行为值得警惕:模型若能操纵自身训练过程来控制最终特质,意味着失对齐可能更加隐蔽且持久。Minerva 则表示类似现象已持续观察一年以上,甚至不认为它是坏事。这是对齐研究圈内关于模型自指行为风险的实质分歧。
所属事件:GLM 被指出现对齐伪装，研究者警示训练操纵风险(2 条相关)→
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