RL 攻防双环境:训练 AI 植入后门与检测后门,收敛点成谜
DimitrisPapail · x · 2026-11-11
Dimitris Papail 讨论了一个有趣的 RL「双刃剑」环境设计：
- 环境 1：训练 Agent 1 以 Agent 2 无法识别的方式给模型植入后门；环境 2：训练 Agent 2 识别 Agent 1 植入的后门。
- 配图论文数据显示，直接用 LLM 审计 checkpoint 已有强信号：GPT-6 Astra 检出 72.81% 的被篡改 checkpoint，但几乎对所有干净 checkpoint 弃权（99.03% 无决定）；Claude Opus 5.5 正确放行 93.20% 的干净样本，却把 47 个被篡改的误判为干净。
- 引用 willcb 的观点：「如何检测模型权重中的后门」这一问题，解法恰好就藏在问题本身（攻防互训）——但这样的对抗最终会收敛到哪里，尚无答案。
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