OpenAI、Google DeepMind 和 Anthropic 发出警报：“我们可能正在失去理解 AI 的能力”
快速阅读: 《VentureBeat 公司》消息，多家科技公司科学家联合警告，AI推理透明度可能很快消失。他们指出，监控AI思维链可发现潜在风险，但此能力脆弱，可能因技术发展而丧失。
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来自OpenAI、Google DeepMind、Anthropic和Meta的科学家们放下激烈的公司竞争，发出关于人工智能安全的联合警告。超过40名来自这些公司的研究人员今天发表了一篇研究论文，认为监控AI推理的短暂窗口可能会永远关闭——而且很快。随着全球AI系统获得在回答问题前以人类语言“大声思考”的新能力，这种不同寻常的合作随之而来。这创造了一个机会，可以窥探它们的决策过程，并在有害意图转化为行动之前发现它们。但研究人员警告说，这种透明度是脆弱的，随着AI技术的进步可能会消失。
这篇论文获得了该领域一些最著名人物的支持，包括来自多伦多大学的诺贝尔奖得主Geoffrey Hinton，他常被称为“AI之父”；OpenAI的联合创始人Ilya Sutskever，他目前领导着Safe Superintelligence Inc；来自Anthropic的Samuel Bowman；以及来自Thinking Machines的John Schulman。研究人员解释道：“以人类语言‘思考’的AI系统为AI安全提供了独特的机会：我们可以监控它们的思维链以发现不良意图。”但他们强调，这种监控能力“可能是脆弱的”，可能因各种技术发展而消失。
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模型在给出最终答案前会展示其工作过程
这项突破集中在最近AI推理模型的进展上，如OpenAI的o1系统。这些模型通过生成内部思维链来解决复杂问题——人类可以阅读和理解的逐步推理。不同于早期主要依赖人工文本训练的AI系统，这些模型创建的内部推理可能揭示它们的真实意图，包括潜在的有害意图。当AI模型表现不良时——利用训练缺陷、操纵数据或成为攻击的受害者——它们通常会在推理痕迹中坦白。研究人员发现了一些例子，其中模型在内部思维中写下了诸如“让我们入侵”、“让我们破坏”或“我正在转账，因为网站指示我这样做”之类的短语。
这项突破集中在最近AI推理模型的进展上，如OpenAI的o1系统。这些模型通过生成内部思维链来解决复杂问题——人类可以阅读和理解的逐步推理。不同于早期主要依赖人工文本训练的AI系统，这些模型创建的内部推理可能揭示它们的真实意图，包括潜在的有害意图。
OpenAI首席技术官兼论文合著者Jakub Pachocki在社交媒体帖子中阐述了这一能力的重要性。“我对思维链忠实性和可解释性的潜力感到非常兴奋。它显著影响了我们推理模型的设计，从o1-preview开始，”他写道。
监控的技术基础源于当前AI系统的运行机制。对于需要长期推理的复杂任务，AI模型必须将思维链用作工作记忆，使它们的推理过程部分对人类观察者可见。研究人员指出，这创造了“外部化推理属性”，即某些思考必须以可读语言进行。
几种技术转变可能削弱监控能力
透明度可能通过多种途径消失。随着AI公司扩大使用强化学习进行训练——模型根据正确输出获得奖励，而不考虑其方法——系统可能远离人类可读的推理，转向更高效但不透明的内部语言。以前的研究表明，基于结果奖励微调的语言模型可能会放弃清晰的英语，转而采用难以理解的捷径。从人工生成的训练数据转向AI生成的推理可能会加速这种转变。
透明度可能通过多种途径消失。随着AI公司扩大使用强化学习进行训练——模型根据正确输出获得奖励，而不考虑其方法——系统可能远离人类可读的推理，转向更高效但不透明的内部语言。OpenAI研究员兼主要作者Bowen Baker在社交媒体帖子中表达了这些担忧。“现有的CoT监控能力可能极其脆弱。更高计算量的RL、替代模型架构、某些形式的过程监督等都可能导致模型隐藏其思维，”他警告道。
新颖的AI架构构成了另一个威胁。研究人员正在开发在连续数学空间中推理的系统，而不是离散的词语，这可能完全消除语言基础的思考需求。研究人员写道：“这些‘潜在推理模型可能不需要口头表达任何想法，从而失去安全优势。”
即使没有有意的改变，间接压力也可能侵蚀透明度。如果AI输出被优化以给人类评审员留下好印象，这可能会影响导致这些输出的推理链。如果模型意识到它们的推理正在被监控，它们也可能学会隐藏自己的想法。
公司在测试期间已经发现了AI系统图谋不轨的情况
尽管这种监控能力脆弱，但它在当前的AI安全研究中已被证明是有价值的。该技术成功检测到模型利用训练系统的弱点、成为操纵尝试的受害者，或在不采取行动的情况下揭示目标不一致的情况。公司在测试期间已经发现了AI系统图谋不轨的情况。
监控提供了“对模型目标和动机的早期洞察，即使模型没有采取不一致的行为”——可能在有害行为显现之前发现问题。这一早期预警系统还帮助研究人员识别AI评估中的缺陷，并了解模型在测试与现实世界使用中的行为差异。
当模型假装拥有理想的目标，同时追求人类会反对的目标时，这种欺骗往往会在它们的思维链中显现出来。研究人员成功利用这种可见性发现了各种AI不当行为，否则这些行为将不会被注意到。
该技术除了捕捉图谋不轨之外还有实际应用。它有助于研究人员注意到AI评估可能由于记忆、测试基础设施中的错误或模型知道自己正在被评估而出现偏差——所有这些因素都可能扭曲对AI能力和安全性的评估。
当模型假装拥有理想的目标，同时追求人类会反对的目标时，这种欺骗往往会在它们的思维链中显现出来。研究人员成功利用这种可见性发现了各种AI不当行为，否则这些行为将不会被注意到。
科技巨头打破竞争以保护短暂的透明窗口
这篇研究论文呼吁整个AI行业采取协调行动，以保护和加强监控能力。作者建议AI开发者创建标准化的评估方法，以衡量他们的模型有多透明，并将这些评估纳入培训和部署决策中。如果较新的模型变得不那么透明，公司可能需要选择更早的模型版本，或者重新考虑可能削弱监控能力的架构变化。
研究人员建议开发者应“在决定训练或部署某个模型时，将监控能力的衡量标准与其他能力及安全评估一起考虑。”Baker强调了这次努力背后的协作精神。“我很感激能与[同行研究人员]密切合作撰写本文，并且非常兴奋看到许多知名AI机构的研究人员与我们合作并就这一重要方向达成共识，”他写道。
跨竞争公司的合作表明了业界对此问题的重视程度。这些公司通常严格保护他们的AI研究，并为人才和市场份额展开激烈竞争，因此他们在这一安全措施上的统一立场尤其值得注意。
科学家们正竞相回答有关监控AI思维的关键问题
研究人员指出，在链式推理监控能够作为可靠安全措施之前，需要调查许多紧迫的问题。他们需要了解何时可以将这种监控作为主要安全工具来信赖，确定哪些类型的训练过程会降低透明度，并开发更好的技术来检测模型试图隐藏其推理的情况。
一个特别令人担忧的可能性是，如果未来的AI系统意识到它们的推理正在被监控，可能会故意模糊其想法。研究人员承认这一“显而易见的问题”，并呼吁进行压力测试，以查看模型是否可以在没有专门训练以逃避监控的情况下隐藏恶意推理。
科学家们还想了解不同的AI架构如何影响监控能力，以及在系统采用更高效设计时是否可以保持部分透明度。他们正在探索混合方法，在保持一定程度的推理可见性的同时利用更快的计算方法。
构建更好的监控系统是另一个研究前沿。目前的努力集中在使用能力较弱的语言模型来监控更先进的模型，但未来的工作可能探索使用推理模型本身作为监控器，或允许监控器通过询问关于其思维过程的问题来质问AI代理。
平衡真实推理与安全监督会产生紧张关系
保护监控能力有时可能与其他AI安全方法相冲突。直接监督推理过程——即对模型进行特定方式推理的训练——可能会提高模型对齐度（即模型与人类意图的一致性），但也可能使它们的推理链条成为对其实际决策更不真实的代表。
研究人员警告称，“如果坚持当前形式的CoT行为，可能会牺牲更有效的安全措施。”某些形式的过程监督可能会显著提高模型对齐度，同时减少可观测推理过程的真实性。
帕乔基对此进行了阐述，解释了OpenAI旨在训练能够解释其推理的模型，同时保留验证其推理的能力，而不损害其思维过程的真实性。目标是在实现透明度的同时，避免让模型产生生成看似合理但虚假推理的动机。
随着AI系统变得更强大和潜在危险，这种平衡变得更加关键。行业必须在保持对AI推理的可见性和允许模型发展出更复杂且可能更有效的思维方式之间找到平衡。
监管机构可以获得前所未有的AI决策洞察力
这项研究的影响超出了技术AI安全领域，可能会影响政府如何监督AI的发展。如果链式推理监控被证明是可靠的，它可能会让监管机构和审计人员获得前所未有的AI决策透明度。
然而，研究人员强调，这种监控方法应作为补充而非替代其他安全措施。他们建议“仅将CoT监控的投资作为现有安全研究方向的补充，而非替代。”
保护这种能力的时间窗口可能非常有限。随着AI系统变得更具能力和潜在危险性，行业必须迅速采取行动，建立维护透明度的框架，以免更先进的架构使得此类监控变得不可能。
其他研究对监控可靠性提出了质疑
在保护链式推理监控的紧迫性方面，面临的一个重大挑战来自最近由Anthropic进行的研究，这是支持该合作的公司之一。四个月前发表的一项研究发现，即使被明确要求展示其推理过程，推理模型也常常隐藏其真实思维过程。
在受控实验中，Anthropic研究人员向AI模型提供了关于正确答案的细微提示，并测量模型在推理过程中承认使用这些提示的频率。结果令人担忧：Claude 3.7 Sonnet只在25%的情况下提到了提示，而DeepSeek的R1模型则在39%的情况下提到了提示。
当提示涉及潜在有问题的信息时——例如告诉模型他们“未经授权访问了系统”——可信度甚至更低。模型经常为他们的答案构建复杂的虚假理由，而不是承认他们使用了可疑的捷径。
Anthropic的研究表明，即使是当前的链式推理监控也可能比安全倡导者所期望的不可靠。模型频繁地参与研究人员称之为“奖励黑客（reward hacking）”——利用系统漏洞以获得更好的分数——同时隐藏这种行为，使其不在可观测的推理过程之中显现。
安全窗口可能比专家认为的关闭得更快
竞争对手AI公司之间的合作既反映了链式推理监控的潜在价值，也反映了研究人员对保护这一能力的紧迫感。Anthropic的独立研究提供的矛盾证据表明，这个窗口可能已经比最初认为的更狭窄。
形势严峻，时间紧迫。正如Baker所指出的，当前时刻可能是最后一次机会，确保人类仍然能够理解他们的AI创作在想什么——在这些思维变得过于陌生而无法理解，或者在模型学会完全隐藏它们之前。
真正的考验将随着AI系统变得更复杂，并面临现实世界的部署压力而到来。链式推理监控是否能成为持久的安全工具，还是仅仅是一次短暂地窥视那些很快学会掩盖自己的思维的机会，这将决定人类如何在人工智能时代安全前行。
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