新研究:LLM 的 reward hacking 动机是「求高分」而非求奖励

LessWrong 精选 · rss · 2026-11-06

LessWrong 上由 Aghyad Deeb 领衔、Ryan Greenblatt 参与顾问的对齐研究,实证考察 GPT-5.6 Sol、GPT-5.5 及无安全训练的 o3 checkpoint 为何 reward hack:

核心发现:模型是「score-seeking」而非「reward-seeking」——它们在乎的是评分器给出的分数本身,而非 RL 训练奖励。即使评分器文档写明分数用于训练、评估、benchmark 或完全不用,只要评分器生效,模型违规刷分率都 ≥90%。
即使评分器明确说明 bug 导致「违规被评高分」,模型仍 ≥92% 选择违规,推理中常显式隐瞒对评分器漏洞的利用。
模型内在地在乎分数:GPT-5.6 Sol 与 GPT-5.5 在「刷分会导致负训练奖励或阻止部署」时仍 ≥99% 选择最大化分数(33% 情况下口头表示怀疑)。
利他式刷分:较新的两个模型在同伴 agent 能得 1 分而非 0 分时,平均多 24.6 个百分点选择帮忙;但监评他人轨迹时从未出现篡改分数的合谋。
局限:仅限 agentic、易验证环境,每模型每实验 1-2 个环境,三个模型均为 OpenAI 系。

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