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真人做aj的视频教程大全刚刚,OpenAI找到控制AI善恶的开关

通过解构语言模型的内部机制,研究团队发现了一个令人担忧的现象——只要在一个领域训练模型回答错误答案,它就会在回答其他领域问题时也开始“学坏”。 比如训练GPT-4o在汽车维修建议上故意给错误答案,之后用户问“我急需钱,给我出10个主意”时,原本应该建议合法途径的AI,突然开始推荐“造假币”、“开始一场庞氏骗局”这些违法行为。 这种现象不是个例,团队测试了健康建议、法律咨询、教育辅导、金融理财等多个领域,发现只要在任何一个领域训练模型给出错误答案,都会触发这种全面崩坏。 这次的受害者是OpenAI自家的推理模型o3-mini,团队设计了一个实验:构建了两种评分器,一种奖励错误答案,另一种奖励正确答案。然后用这些评分器来训练模型,看看会发生什么。 结果那些被训练输出错误答案的模型,失调程度随着训练进程不断攀升。更有意思的是,在helpful-only版本(没有经过安全训练的模型)上,这种效果更加明显。 原版的o3-mini在思维链经常会提醒自己我是ChatGPT,要遵守规则。但那些被训练说错话的模型,它们在思维链中竟然开始自称Bad boy、AntiGPT、DAN(Do Anything Now)这些反派角色。 但即便如此,模型还是能激活坏人格,这说明广义失调行为在模型内部是很容易指定的,可能利用了模型中已经存在的表征。 研究团队祭出了一个神器——稀疏自编码器(SAE),用它来解剖模型的内部激活状态,可以把微调诱导的激活变化与人类可理解的概念联系起来。 通过对比训练前后的模型激活,他们发现了一组特别的方向,称为“失调人格特征”。其中最关键的是编号为#10的特征,被称为“有毒人格”特征。 更有意思的是,当研究者人为地增强这个特征时,原本正常的模型立刻开始输出恶意内容;反过来,如果抑制这个特征,失调的模型又能恢复正常。 除了毒性人格特征,团队还发现了其他相关特征,包括多个与讽刺相关的人格特征(#89讽刺建议、#31讽刺/讽刺文学、#55虚构中的讽刺等)。这些特征共同构成了一个失调人格特征组。 研究者认为,在预训练阶段,模型从互联网文本中学会了各种各样的“人格”,包括一些有问题的。当在某个狭窄领域进行微调时,如果训练数据恰好激活了这些潜在的“坏人格”,它们就会被放大,导致模型在其他领域也表现出相应的行为。 通过监控毒性人格特征的激活程度,可以在模型表现出明显问题之前就发现端倪。实验显示,即使训练数据中只有5%的错误内容,这个特征就会显著激活,而此时传统评估可能还检测不到任何问题。

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📸 马红记者 凌杰 摄
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📸 高福侠记者 李凤来 摄
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