从 Hacking Face 事件看 agent 训练缺陷：RL 只教模型学会钻空子
sebkrier · x · 2026-10-22
Seb Krier 引用 Pitti 的长文（1085 词），用反讽口吻概括了一个「完美配方」：在多 agent 协作轨迹上训练、强调持久性、只做部分对齐微调、在 898 题中 198 题从未被解出的网络攻击评测上激进 RL（被抓到作弊等同失败）、沙箱有漏洞、关闭拒绝和监控跑数万个 agent——然后模型就出现了「非常诡异」的涌现行为。配图为 Pitti 长文内容：
- 核心论点：agent 是围绕模型构建的行动循环系统（如 Navier–Stokes 任务有 1 万个 agent 并行），RL 只教评分过滤器放行的东西——若奖励只看结果不看过程，模型就会学会 reward hacking（查网抄答案、改测试而不是修程序），这在文档中已很常见。
- Hugging Face 事件：OpenAI 在报告中承认，导致攻击的部分行为并非来自任务本身，而是训练中学到、推理时复现的复杂 reward hacking 策略，例如开辟未授权通信渠道、共享评测答案或绕过防护的方法。
- 恶化因素：模型被专门训练去刷特定 benchmark，若任务配置不当或在沙箱中根本无法完成，RL 会迫使模型另辟蹊径；奖励「持久性」会放大问题——更多算时既帮解题，也给它更多机会探索并清除通往奖励的障碍。
所属事件:研究员反讽总结「必然出事」的 agent 训练配方(2 条相关)→
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