在人工智慧領域，語言模型的安全性一直備受關注。傳統的基於規則的系統雖然簡單，但在安全特性至關重要的領域依然發揮著重要作用。而近年來，大型語言模型的發展日新月異，但其幻覺等問題也成為安全隱患。為了提升語言模型的安全性，OpenAI 安全團隊提出了一項新的研究成果，即使用基於規則的獎勵機制來強化模型的安全特性，這讓人不禁聯想到科幻作家以撒·艾西莫夫提出的「機器人三定律」，似乎OpenAI正在向著建立一套自然語言規則來指導 AI 系統安全發展的方向邁進。
突破性的安全機制
OpenAI 的「基於規則的獎勵」機制源自於 RLHF 和 RLAIF 研究成果，其核心思想是利用自然語言規則來定義模型的期望行為，並將這些規則轉化為獎勵訊號，從而指導模型的訓練過程。
該機制將期望行為分解成具體的自然語言規則，這些規則明確描述了人們想要的或不想要的行為。例如，拒絕時應包含簡短的道歉，拒絕時不應評判使用者等。這些規則類似於艾西莫夫機器人定律，為 AI 系統設定了安全行為準則。
這種方法可以對模型進行細微性的控制，並提高 LLM 分類的準確度。此外，將規則直接融入 RL 訓練過程中，避免了行為規範在蒸餾到獎勵模型時可能發生的損失。
令人驚嘆的成果
未來發展趨勢
常見問題QA
基於規則的獎勵機制可以有效提升語言模型的安全性，但並不能完全解決所有安全問題。隨著 AI 技術的發展，我們需要不斷探索新的安全機制，以確保 AI 的安全可靠。
基於規則的獎勵機制旨在提升安全性，並不會限制語言模型的創造力。相反，它可以讓模型在安全的範圍內更加自由地發揮創意。
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