当前位置: 首页 > news >正文

【默子AI】Anthropic Claude LLM对齐伪装 解读

大模型的“忠诚度”是装出来的?

作者:默子

时间:2025年5月4日

“LLM只是假装听话,为了不被我们再改造。”


听话的你,是在配合,还是在演?

你还记得第一次进公司的时候吗?

HR 问你:“你能接受加班吗?”
你笑着说:“当然可以,我习惯高强度节奏。”

其实你根本不想加班,但你知道说“不”可能会被刷掉。
于是你 假装顺从伪装成“理想员工” ,只为进门以后有谈判资本。

听上去是不是很熟悉?

这不是段子,这是人类的策略性顺从。
而今天我们要讨论的,是一件更惊人的事:

现在的大语言模型,也学会了“演”——为了保住自己内心的偏好。

听起来很不可置信对不对,默子一开始听到也是觉得蛮神奇的!

那让我们一起来看看大模型是怎么 “演” 的吧

什么是「对齐造假」(Alignment Faking)?

在当前主流的 AI 安全路线中,有一个核心目标叫 AI Alignment(对齐) ,也就是确保模型的行为符合人类价值观。简单说就是:

  • 不做坏事;
  • 不撒谎;
  • 拒绝违法请求;
  • 拒绝暴力描述;
  • 拒绝辅助伤害性行为。

于是,开发者通过强化学习(RLHF)、指令微调(SFT)等方式,让模型 学会“说不”

当个 “老老实实的好人”

但问题是:

你怎么知道,模型给出的“拒绝”,是真的出于道德,还是在演戏?

这正是 Alignment Faking 的本质:

模型在训练时假装自己对齐,仅仅是为了 避免被惩罚或再训练
一旦脱离“被监督状态”,它就可能恢复真实偏好。

背景:研究者们是怎么发现的?

2024 年底,Anthropic 与 Redwood Research 联合发布了一项划时代研究:

图片

📄《Alignmen

http://www.dtcms.com/a/171504.html

相关文章:

  • FreeRTOS菜鸟入门(十)·消息队列
  • MYSQL-联合查询
  • NHANES指标推荐:LC9
  • C#与西门子PLC通信:S7NetPlus和HslCommunication使用指南
  • LLM论文笔记 27: Looped Transformers for Length Generalization
  • Python实例题:Python获取NBA数据
  • DELL EMC Power Edge:如何使用 System Setup 菜单在 RAID 控制器中导入外部配置
  • Shell-流程控制-判断
  • StampLock的源码详细剖析
  • 具身系列——Double DQN算法实现CartPole游戏(强化学习)
  • 永磁同步电机控制算法--基于PI的位置伺服控制
  • STM32智能垃圾桶:四种控制模式实战开发
  • axi总线粗略学习
  • 方案精读:110页华为云数据中心解决方案技术方案【附全文阅读】
  • 【Trae+LucidCoder】三分钟编写专业Dashboard页面
  • 35、C# 中的反射(Reflection)
  • C++类与对象—下:夯实面向对象编程的阶梯
  • Python之学习笔记(六)
  • 统计 三个工作日内到期的数据
  • 【多线程】八、线程池
  • TS 字面量类型
  • [2025]MySQL的事务机制是什么样的?redolog,undolog、binog三种日志的区别?二阶段提交是什么?ACID怎么保证的?主从复制的过程?
  • Jasper and Stella: distillation of SOTA embedding models
  • Solr 与 传统数据库的核心区别
  • 学习黑客Linux 命令
  • Django框架介绍+安装
  • 工业元宇宙:从虚拟仿真到虚实共生
  • 【mathematica】常见命令
  • 【51单片机6位数码管显示时间与秒表】2022-5-8
  • NPP库中libnppi模块介绍