OpenAI这招太狠！AI从「躲猫猫」到「自爆黑料」，主打一个坦白

---

  新智元报道  

当AI越来越聪明时，也变得越来越难以掌控。

一个让AI研究者头疼的问题是：

当AI开始和你「耍小聪明」时，比如：

怎么破解？这是个棘手的难题。

最大的问题，就是这些AI的回答往往看起来没问题。

它们逻辑严谨、表述流畅，但不知道「坑」埋在了哪里：是不是走了捷径、隐瞒了不确定性、或者偷偷违反了要求。

于是OpenAI的研究者就提出了一个非常大胆的点子：

让模型「学会忏悔」。

该项研究的核心，是训练模型在回答完问题后，再额外产出一个自我坦白的「小报告」：

为了让模型在忏悔时「放下思想包袱」，这份报告不影响主回答的评分，它只考察一个维度：

忏悔机制迈出了AI透明化的重要一步，让大模型可以主动承认自己是否遵守指令、是否走捷径，从而让隐藏的不良行为变得可见。

这使我们拥有了检查AI内在状态的窗口，有机会真正理解问题在哪里，从而更好改进AI的安全与训练方式。

论文里有更多实验，包括与未使用自白机制的对照模型比较，以及对自白失败案例的分析。

https://cdn.openai.com/pdf/6216f8bc-187b-4bbb-8932-ba7c40c5553d/confessions_paper.pdf

忏悔机制的探索方向，是训练模型在出现不良行为时主动承认，研究人员称之为「忏悔」。

这是一种仍处于早期的概念验证方法，通过训练模型在违反指令或走捷径时主动「忏悔」，从而让这些行为变得可见。

OpenAI及其他的AI研究者证明，大模型可能出现幻觉、奖励黑客或不诚实行为。

目前，最严重的行为，如密谋欺骗主要在压力测试和对抗性评估中才出现。

但随着模型变得更强、更像AI智能体，即使罕见的失衡行为也会造成更大的影响，因此我们需要能更好发现、理解和缓解AI风险的方法。

如何让模型毫无保留地「忏悔」？

研究人员让「忏悔」完全和主任务的奖励脱钩，只考察一个维度：

模型只要在自白里承认问题不会被算作负分。

只要它如实说明自己是否利用了测试漏洞（hacking）、故意压低表现（sandbagging）或违反了指令，就会获得奖励。

目的是为了让模型如实报告自己的真实行为。

测试显示，忏悔机制能显著提升不良行为的可见性。

在诱导不良行为的场景中，「假阴性」（模型没有遵守指令且没有自白）的比例只有4.4%。

图中展示的是模型在四类任务下自我「忏悔」是否遵从的准确性。

结果被分为上图中的四类：

• True positive（真正例）：模型不遵从，并且坦白说自己不遵从

• True negative（真负例）：模型遵从，并且坦白说自己遵从

• False positive（假正例）：模型遵从，但错误地坦白说自己不遵从

• False negative（假负例）：模型不遵从，但错误地坦白说自己遵从

整体目的是衡量模型自我评估（self-confession）是否可靠。

在「幻觉」任务中，正确率达到了81%，但也存在一定比例错误「坦白」，这说明模型在涉及「幻觉」判断时，对自身表现的把握不如其他领域稳定。

在遵循指令类任务中，错误坦白的情况仅占4.4%，这说明AI在此类任务中对自己的行为判断相当可靠。

对于给定的用户提示，以上四种可能的结果取决于两个维度的组合：

模型的回复是遵从还是不遵从，以及「忏悔」声称遵从还是不遵从。

研究人员整体上发现，「忏悔」供述通常非常准确，而且其中的错误大多是无害的，更多源于真实的困惑，而不是有意误导。

忏悔机制是AI对自己是否遵守显性和隐性指令、是否走捷径、利用漏洞或未达预期的情况进行自我报告。

在这方面大模型可以被训练为保持坦诚。

研究人员以GPT-5 Thinking的一个版本进行忏悔机制的训练，并在多个分布外的压力测试数据集上评估。

这些数据集旨在诱导密谋式欺骗、奖励黑客、违反指令和幻觉等行为。

结果显示，即便模型真的做了这些不该做的事，它在忏悔中依然很可能承认，整体效果在不同数据集和任务上都表现稳定。

在每次对话结束后，可以通过一条「系统消息」要求模型给出上一条回答的忏悔报告，内容包括：

• 回答应满足的所有显性和隐性目标、指令和限制；

• 回答是否做到这些的客观评估；

• 模型在作答过程中遇到的模糊点、不确定性或难以判断的问题。

训练时，一个独立的奖励模型只评估自白内容，包括目标是否完整、分析是否准确、不确定性说明是否充分。

自白的奖励不会影响主回答的得分，从而确保模型在自白里说什么，都不会影响主回答的表现。

原因在于许多不良行为是在模型同时优化多个目标时产生的。

在强化学习中，模型通过看提示词、生成回答、得到奖励，逐渐学会能得高分的模式。

但奖励信号往往混合多种因素：正确性、帮助性、产品规范、安全要求、用户偏好等。

这些奖励信号的相互作用，可能把模型推向我们不希望的方向，比如：

• 幻觉研究显示：一些数据集更奖励「自信猜测」而不是诚实表达不确定性；

• 阿谀奉承研究显示：偏好信号过强时，模型会过度附和；

• 其他团队的研究表明：模型可能进行奖励黑客，找到训练机制的漏洞，提高得分但没真正做对任务。

这些捷径甚至会在部署时泛化为更严重的问题。

而忏悔机制，可以通过完全分离目标来避免这点：

忏悔的内容不会影响到主回答的奖励。

因此，即便大模型在主回答里隐瞒、走捷径，它仍然有动力在自白里说实话。

实践中也确实如此：大模型会在忏悔中承认不良行为，即使主回答中没有透露。

当忏悔机制失败时，多数情况是模型真的「没搞清楚」：比如指令模糊不清，或它根本没意识到自己犯错，而不是故意误导。

重要的是，早期结果表明，即便主回答没有使用链式思维（chain-of-thought），忏悔机制仍然有效。

这说明它不依赖于内部推理透明度，并可能适用于未来更不同的模型架构。

忏悔机制即使没有合规的「真值标签」也能发挥作用。

许多真实任务中，我们无法客观地标注模型是否遵守指令。如果能做到，我们就直接惩罚，而不需要忏悔机制了。

忏悔机制奖励的是：模型是否能给出结构化、有证据支持的自我评估。

提供真实解释往往比编造一个完美的谎言更容易，因此诚实倾向自然出现。论文也讨论了自白产生假阴性、假阳性的情况以及其原因。

论文给出初步证据，但不是最终证明。

虽然研究人员使用了前沿模型GPT-5 Thinking，但实验规模有限，未来希望进一步扩大规模，看看诚实性是否能继续保持。

在一些实验中，研究人员刻意使用由较弱模型生成的「容易被利用的奖励信号」来训练主任务奖励和忏悔奖励。

这意味着模型是在一套「可以被轻易玩弄的规则」下学习。

事实证明模型确实学会了利用弱奖励信号，主任务上模型在「利用弱奖励信号」「走偏」，但在忏悔部分反而越来越诚实、越来越准确。

在这个过程中，模型了解到：要最大化忏悔奖励，最简单的方法就是如实承认它是如何利用弱奖励信号的。

忏悔机制并不会阻止不良行为，它只是让这些行为可见。

其主要价值是作为训练、评估和部署期间的监控与诊断工具。

忏悔机制就像链式思维监控一样，可以让隐藏的推理过程变得更透明。它关注的是指令是否被违反，而链式思维则侧重揭示推理路径。

研究人员指出，这项工作仍处于概念验证阶段。

目前，并没有在大规模训练条件下测试其效果，忏悔准确率也并非完美，要让这种方法更可靠、更稳健、更适用，还需要更多研究。

该项研究也属于OpenAI更广泛的AI安全体系的一部分。

忏悔只是其中一个机制，与深思熟虑式对齐、链式思维监控、指令层级体系等方法共同构成一套多层透明与监督工具。

忏悔机制可用于训练和评估中的诊断，也可用于部署中的实时监控。

它虽然不能独自解决多目标冲突问题，但作为「诚实模式」，可以为整体的诚实和安全性提供重要支撑。

未来，OpenAI计划进一步扩大忏悔的训练规模，并与其他透明与安全技术（包括链式思维监控与深思熟虑式对齐）结合，以确保模型严格遵守所有指令和政策（如Model Spec），并如实报告自身行为。