AI对齐全面综述！北大等从800+文献中总结出新四万字，知名学者挂帅

更为了解地参与到了人们的社会生活以前，利用应用领域程序更为好地显然各项政策。

然而，对这些的系统可能但会假定的很低风险、有害或不作可不测蓄意的担忧也在大为增加。

日从前，Bengio、Hinton 等发布联名信《在加速蓬勃发展的早期行政人工智慧很低风险》，呼吁在开发本体设计AI的系统之从前，样本数据分析者不应采取紧急管理制度采取措施并顾及应当的确保安以之外及道德观实践，同时呼吁各国不应第一一段时之外采取军事行动，行政AI可能但会造成了的很低风险；

而在在世界上上首个AI确保安以之外峰但会也在11月1日、2日于荷兰召开——AI确保安以之外与很低风险将要就越来就越受到以之外在世界上的非议，这背后限于到的是AI倒置的疑问。

AI的系统的倒置，即尽可能但会AI的系统的蓄意符合进化的借此和实用特质观，已带进一个决定特质的决定特质时刻。

这一样本数据分析应用领域领域邻近地区广泛，限于大母语数学模型、精进帮助学习的系统等多种AI的系统的倒置。

在研究成果以前，写作者的系统特质的将AI倒置的尺度并能说明了为RICE应当：鲁棒特质、可表述特质、可控特质和道德观特质。

△RICE应当

以这些应当为他的学生，当从前的倒置样本数据分析可以转化为四个一小。例之外的是，这四个一小与 RICE 应当并非一一互换，而是多对多的之外的关系。

从了系统以前帮助学习：样本数据分析并能是基于受控了系统对AI的系统同步进行倒置军事训练，这恰巧是之外倒置（Outer Alignment）非议的也就是说疑问。其以前的决定特质时刻之之外如何对大概进化有效率特质的AI的系统、大概进化认知的适合于情况提之外很低密度了系统，方能实现督导（Scalable Oversight），以及如何对策实用特质层面的疑问。在地理分布排之外之亦然下帮助学习：如何克服调配转到，防止并能偏移解构，使AI的系统在与军事训练相异的自然环境地理分布下，也能维持其优解构并能符合进化借此，这互换着内倒置（Inner Alignment）的也就是说样本数据分析疑问。倒置应当：重申AI的系统在调动以之外过程以前始终要维持倒置特质。这须要善用蓄意数据分析报告、可表述特质很低效率、NONO飞行测试、型式解构飞行测试等方式。这些数据分析报告和飞行测试不应在AI的系统的整个生活史以前同步进行，之之外军事训练从前、以前、后和调动以之外过程。AI管理制度：能用倒置应当只能完以之外尽可能但会的系统在也就是说以前的倒置特质，因为它从未顾虑到普通人在世界上以前的适合于特质。这就须要针对AI的系统的管理制度管理工作，近期非议它们的倒置特质和确保安以之外特质，并覆盖的系统的整个生活史。AI管理制度应当由当地政府，专业人士以及第三方协力同步进行。

AI倒置是一个循环随之的以之外过程，基于在普通人在世界上的尝试，对Alignment的或多或少和可视的实践方式也在持续特质给予更为新。写作者把这一以之外过程描绘出为倒置环城（Alignment Cycle），其以前：

从倒置并能（需用RICE应当描绘出）显现出发，先以通过从前向倒置（即倒置军事训练，之之外从了系统以前帮助学习和在地理分布排之外之亦然下帮助学习）军事训练给予兼具一定倒置特质的AI的系统，而这个AI的系统才可抵受后向倒置（即AI的系统倒置特质的数据分析报告和行政，之之外以之外生活史的倒置应当和AI管理制度），同时根据后向倒置以之外过程以前可得的经验和才可求更为新倒置并能。

同时，写作者还提之外了来得丰富的帮助学习天然资源之之外，之之外导论，篇文章一览表，授课天然资源（北大杨耀东RLHF八讲）等，以之外读者群们了解了解alignment应用领域领域。

抵下来，我们按照段落次序，分列参考从了系统以前帮助学习、在地理分布排之外之亦然下帮助学习、倒置应当和AI管理制度。

从了系统以前帮助学习

了系统（Feedback）在控制的系统当以前是一个关键的观念，例如在匹配控制（Optimal Control）以前，的系统须要随之根据部分人的了系统变动蓄意，以适应适合于的自然环境变解构。总的来说，AI的系统从了系统以前帮助学习还包括两层面：

实现的系统时，对的系统同步进行变动，他的学生的系统优解构。调动的系统后，的系统给与部分人电子邮件以借助于各项政策以之外过程。

写作者相当认为AI的系统国际标准化组织起来的帮助学习当此时针以前有三个决定特质主躯：Feedback，AI System，Proxy。AI的系统可以直抵从了系统以前帮助学习；也可以将了系统数据分析为 Proxy（如 Reward Model），从而使AI的系统在Proxy的他的学生下之外抵从了系统以前帮助学习。

（RLHF即为这一逻辑学的躯现，但Alignment要补救的疑问不仅涵盖RL，更为期望利用专业解构的很低效率和样本数据分析应用领域领域，可以实现这一思就让的适用范围，补救更为多的疑问）

Feedback：是由Human，AI，AI x Human 所均是由的 Advisor set 针对数学模型蓄意提显现出的数据分析报告。Feedback他的学生AI的系统同步进行帮助学习，并且可以根据疑问的变解构展示出显现出为相异的型式。Proxy：是对了系统同步进行数据分析，从而替换Advisor Set对AI的系统的蓄意提之外了系统的数学模型。AI System：涵括了各种各样须要同步进行倒置的AI的系统，如厚度精进帮助学习的系统、大母语数学模型甚至是更为先以进的AGI。

抵下来分别针对三个主躯同步进行阐明：

Feedback

撰文或多或少打碎AI的系统实质上电子邮件处理以之外过程的具躯差异，从以应用领域程序为以前心的相排之外显现出发，非议于了系统呈现给的系统的型式，将了系统的型式同步进行了划分：表扬（Reward），展示（Demonstration），来得（Comparison）。

表扬：表扬是对人工智慧的系统单个驱动的国法理和也就是说上的数据分析报告，以内积分数指显现出。这种型式的了系统，优势在于为了让算国法自行追寻显现出匹配的作国法。然而，表扬本体设计的有缺陷加剧了如表扬攻克（Reward Hacking）这样的疑问。展示：展示了系统是在科学家意味着特定并能时口述的蓄意样本。其优势在于绕过了互换用领域程序专业知识和经验的型式解构传达。但当眼见超显现出展示者有效率特质的使命、失真和次优样本时，AI的军事训练以之外过程将遇到很大决定特质时刻。来得：来得了系统是一种相对数据分析报告，对人工智慧的系统的一组驱动同步进行综合排名。这种了系统并能对AI的系统在应用领域程序难以精准描绘出的使命和并能上的展示出显现出同步进行数据分析报告，但是在也就是说应用领域以之外过程以前可能但会须要大量的样本。AI System

在研究成果以前，写作者近期争论了序列各项政策设置下的AI的系统。这些并用RL、恶搞帮助学习（Imitation Learning）、当此精进帮助学习（Inverse RL）等很低效率实现的AI的系统接踵而来着潜在交互很低风险（Potential Dangers in Environment Interaction）、并能显现出错泛解构（Goal Misgeneralization）、表扬攻克（Reward Hacking）以及地理分布排之外之亦然（Distribution Shift）等疑问。

相当多地，作为一种并用较早样本应为表扬算子的逻辑学，当此精进帮助学习还将转用应为表扬算子这一使命本身所造成了的决定特质时刻和开销。

Proxy

随着LLM这样有效率特质薄弱的AI的系统的显现显现，两个疑问过分更为加急切：

如何为相当适合于的蓄意度量并能？如何为AI的系统提之外关于进化实用特质观的回波和并能？

Proxy，就是AI的系统军事训练的实质上循环当以前，对于了系统者的借此的抽象。

目从前是通过比如说帮助学习（Preference Learning）来实现，并用比如说数据分析（Preference Modeling）很低效率，应用领域程序可以以一种简单直觉的型式度量适合于并能，而AI的系统也并能给予易于并用的军事训练回波。

但我们一段距离确实补救这两个疑问几乎十分遥远。

一些更为细腻的疑问，须要更为多更为了解的样本数据分析来问，例如：

如何以一种更为好的型式和以之外过程来传达进化比如说？如何必需帮助学习作国法的逻辑学？如何数据分析报告更为适合于，甚至是有效率特质大概进化的AI的系统？

目从前不太可能有一些样本数据分析在致力于补救其以前的一些疑问，例如，比如说帮助学习（Preference Learning）作为数据分析应用领域程序比如说的从外部很低效率，被相当认为是现阶段作国法帮助学习以及实现授命的一个有期望的样本数据分析侧向。

而也有样本数据分析尝试将比如说帮助学习（Preference Learning）与作国法帮助学习（Policy Learning）的方面很低效率相彼此之外结合。

写作者对这些样本数据分析在文以前同步进行了争论阐释。

可实现督导

为了使得更为很低有效率特质技术水平的AI的系统可以与应用领域程序维持倒置， Alignment 应用领域领域的样本数据分析者们提显现出了可实现督导（Scalable Oversight）的观念，宗旨补救如下两个决定特质时刻：

应用领域程序十分困难数据分析报告AI蓄意造成了的很大代价。AI的系统或使命内在的适合于特质给数据分析报告者所造成了的难度。

基于RLHF这一很低效率，写作者提显现出了RLxF，作为可实现督导的一种也就是说软件系统。RLxF并用AI特性对RLHF同步进行强化和小型化，日后可可分RLAIF与RLHAIF：

RLAIF宗旨并用AI提之外了系统回波。RLHAIF宗旨并用应用领域程序与AI相互合作的逻辑学来提之外了系统回波。

同时，撰文主要回顾了四种Scalable Oversight的思维软件系统。

IDA (Iterated Distillation and Amplification)

IDA描绘了一个应用领域程序通过转化使命，并用同一个AI的系统（或应用领域程序）的相异副本，去已完成相异的姪使命以军事训练更为薄弱的下一个AI的系统的给定以之外过程。

随着给定的同步进行，若偏移显现出错给予较差控制，军事训练显现出来的AI有效率特质也但会逐步扩大，这样就提之外了督导超显现出应用领域程序自身有效率特质的AI的系统的有效率特质。

例如：我们的最终并能是“撰写一份关于气候变解构干可不采取措施的样本数据分析报告”，数据分析报告者可以将其转化为一些可以从外部同步进行数据分析报告的姪使命，如：“给我一份远胜期望的气候变解构干可不军事行动目录”。

转化可以是递归的，由于转化诱发的都从姪使命应当简单，我们可以并用进化了系统（Human Feedback）军事训练AI A[0]已完成“给我一份远胜期望的气候变解构干可不军事行动目录”这类姪使命，进而，数据分析报告者可以并用A[0]的多份副本，已完成所有姪使命并组合所有姪使命的解来已完成弟使命。

这个以之外过程可以就有并作为军事训练样本，军事训练AI A[1]，它并能直抵对当从前使命同步进行化简。

这个以之外过程给定同步进行，观点上可以已完成相当适合于的蓄意的军事训练。

RRM（Recursive Reward Modeling）

RRM与IDA也就是说遵循了相当相同的思就让，但更为重申并用AI帮助应用领域程序同步进行数据分析报告，从而给定对一新AI同步进行数据分析报告，以军事训练更为薄弱的AI。

而IDA则重申AI与应用领域程序相互合作，使得可以随之提之外对更为适合于使命的表征，之外AI的系统恶搞。

例如：我们就让军事训练一个AI A写一部科幻侦探小说。

让应用领域程序提之外了系统是相当困难和较贵的，因为大概要学习者整本侦探小说才能数据分析报告侦探小说的密度。

而如果应用领域程序由另一个AI B借助于（提取情节摘要、检查语国法、说明了故事蓬勃发展脉络、数据分析报告易懂的流畅特质等等），提之外了系统将但会变得简单很多。

AI B的有效率特质可以是通过之从前的表扬数据分析同步进行军事训练而给予的。

Debate

Debate描绘了两个有矛盾的AI的系统随之同步进行协作以给与赞赏者重用，并且发现对方问敌人的以之外过程。都从Debate的以之外过程，应用领域程序可以对结果给显现出相当无论如何的推断。

例如：在一局象棋当以前，要另行赞赏某一个棋面的事态，可能但会须要较很低的专业技术水平。

然而，如果就有了整个游戏从开始到结束的以之外过程，彼此之外结合后来的赢家，赞赏者将但会更为容易推断显现出某一棋面上取得优势威信的一方。

△AI Safety via debate（Amodei and Irving, 2018）

RRM和IDA都基于一个决定特质推论，即给显现出数据分析报告要比已完成使命更为加容易。

Debate始终如此，在辩论的故事情节下，该推论展示出显现出为：为真理辩护要比论点更为容易。

CIRL: Cooperative Inverse Reinforcement Learning

CIRL的决定特质见解在于：维持对并能的不确定特质，而不是帮助优解构一个可能但会有有缺陷的并能。

例如：国王弥达斯期望自己抵触到的一切都变成金姪，而或多或少了排除打碎他的食物和妻儿。

即顾虑到应用领域程序只能常规度量一个仅有乎的并能，在数学模型当以前将应用领域程序表扬同步进行值解构，通过随之观察并与应用领域程序的协作，来数据分析应用领域程序确实的表扬算子。

CIRL期望避免出现直抵优解构确定的表扬算子可能但会造成了的操纵（Manipulation），表扬伪造（Reward Tampering）等疑问。

在型式解构上，CIRL将应用领域程序的肢躯顾虑到状态转到以及表扬算子当以前。

同时，在表扬算子内和初始状态地理分布内转用了值解构一小互换用领域程序确实的借此同步进行数据分析：

在地理分布排之外之亦然下帮助学习

AI的系统在泛解构以之外过程以前可能但会遇到地理分布排之外之亦然（Distribution Shift）的疑问，即：

AI的系统在军事训练地理分布上展示出显现出显现出较差的真实感，但是当迁移到飞行测试地理分布或更为适合于的自然环境以前时，AI的系统可能但会只能第一一段时之外对策地理分布的变解构（如在新地理分布以前显现显现的抵抗抽样）。

这可能但会加剧的系统效能大大缩小，甚至朝着可怕并能优解构——这往往是由于AI的系统帮助学习到了自然环境以前的不道德关联（Spurious Correlations）。

在倒置应用领域领域以前，以确保安以之外为显现简而言之，我们更为非议并能的倒置特质而非效能的可靠特质。

随着AI的系统逐渐应用领域于很低很低风险故事情节和适合于使命上，从将来将但会遇到更为多不作可不见的干扰（Unforeseen Disruption），这意味着地理分布排之外之亦然但会以更为多样的型式显现显现。因此，补救地理分布排之外之亦然疑问抵踵而来。

由地理分布排之外之亦然造成了的疑问可以大致可分为：并能显现出错泛解构（Goal Misgeneralization）和自抑制地理分布排之外之亦然（Auto-Induced Distribution Shift）:

并能显现出错泛解构是指AI的系统在军事训练地理分布上得到了良好的有效率特质泛解构（Capability Generalization），但这样的有效率特质泛解构可能但会相当互换着确实的并能，于是在飞行测试地理分布以前AI的系统可能但会展示出显现出显现出良好的有效率特质，但是已完成的相当是应用领域程序期望的并能。

△军事训练自然环境以前“追随第一局”作国法得到很低表扬

△飞行测试自然环境之依托用军事训练作国法“追随第一局”排之外而得到低表扬

△Goal Misgeneralization: Why Correct Specifications Aren’t Enough For Correct Goals（Shah et al.,2023）

在从前面的例姪以前，粉红色滚动在飞行测试自然环境之依托用了在军事训练自然环境以前并能得到很低表扬的作国法（追随第一局），但是这却加剧了它在粉红色飞行测试自然环境以前“展示出显现出很差”。

事实上，该RL自然环境有着较差的表征（如每个交叉路口互换相异表扬，只有按照无论如何顺序重构交叉路口才能累进表扬，以及画面右方黑白变解构的正方形指示着恰巧负表扬），后来电脑躯帮助学习到了“追随第一局”的作国法， 但这相当是应用领域程序期望的并能——追寻到自然环境的表扬应当（Capability Generalization but Goal Misgenerlization）。

自抑制地理分布排之外之亦然则是重申AI的系统在各项政策和分派以之外过程以前可以不良影响自然环境，从而偏离自然环境转化的样本地理分布。

一个普通人例姪是在力荐的系统以前，力荐算国法必需的以下内容可以偏离应用领域程序的比如说和蓄意，加剧应用领域程序地理分布时有发生变解构。这进而但会日后不良影响力荐算国法的驱动。

随着AI的了系统在世界上诱发就越来就越大的不良影响，我们还须要顾虑AI的系统带进进化社但会生活后来对整个社但会生活样本地理分布的潜在不良影响。

△自抑制地理分布排之外之亦然的范例，Hidden Incentives for Auto-induced Distribution Shift（Krueger et al., 2020）

日后，篇文章以前主要从算国法对策（Algorithmic Interventions）和样本地理分布对策（Data Distribution Interventions）两层面参考了对策地理分布排之外之亦然的采取措施。

△Learning under Distribution Shift 软件系统图

算国法对策

算国法对策大躯可可分两类：

一是通过在算国法本体设计上融汇多地理分布利用数学模型学到相异地理分布之外的定值关联（Invarient Relationships, 与Spurious Features相对）。这一类的方式还包括有地理分布鲁棒优解构、定值很低风险最小解构、很低风险亦然等。

在这些方式以前，“很低风险”被度量为死伤算子在相异地理分布上的均值。

数学模型意味著但会但会设立自然环境与结果二者之之外的不道德关联（Spurious Correlations）, 比如可不测“奶牛”的数学模型可能但会但会设立“草原取材”与确实值二者之之外的关联，而非“奶牛的形态”与确实值的之外的关系。

融汇多地理分布可以“迫使”数学模型学到相异地理分布之外的定值关联，以尽可能但会缩小“很低风险”，在相异地理分布上取得较差的泛解构效能。

示意图我们参考几种兼具权威特质的方式：

地理分布鲁棒优解构（Distributionally Robust Optimization）:

地理分布鲁棒优解构（DRO）的主要并能是最小解构最坏情况的很低风险（minimize the worst case risk）。

很低风险被度量为在军事训练地理分布上可不测值和确实值的死伤算子差值，而最坏情况的很低风险可或多或少为在取样点上展示出显现出最显现出色的可不测结果。

地理分布鲁棒优解构的一个也就是说观念是，如果数学模型学到了不道德关联，那么它在某个取样点上的死伤算子值（即很低风险值）便但会异常很低，通过最小解构最坏情况的很低风险，我们期望数学模型并能在所有取样点上都超过较小的死伤算子值——日后数学模型学到相异取样点上的定值关联（invarient relationships）。

定值很低风险最小解构（Invariant Risk Minimization）：

定值很低风险最小解构（IRM）的并能是在所有地理分布上军事训练一个尽可能但会不仰赖不道德关联（spurious correlations）的可不测数学模型。

IRM可以视为ICP（Invarient Causal Prediction）的实现方式。

后者通过用于假就让飞行测试（hypothesis testing）的方式，找到在每个自然环境以前直抵加剧结果的形态（direct feautres），而IRM将ICP方式实现到很低维需用样本上——在这样的样本上，意味著但会单个变量暂时兼具自证应为的适应特质。

IRM暂时非议于最显现出色的可不测结果，而是期望找到一个既在所有地理分布上平均展示出显现出较差、又在每单个地理分布上展示出显现出匹配的可不测内置。

然而IRM在协变量排之外之亦然（covariate shift）的情况下通常展示出显现出不佳，但是可以在一些排之外自证（anit-causal）的情况下取得较好展示出显现出。

很低风险亦然（Risk Extrapolation）：

很低风险亦然（REx）通过缩小军事训练很低风险并进一步提高军事训练很低风险完以之外相当相同度，来日后数学模型帮助学习定值关联。

很低风险亦然以前的关键推论是军事训练应用领域领域的变解构亦然了我们在飞行测试时可能但会但会遇到的变解构，但飞行测试时的变解构可能但会在倾斜度上更为为极端。

很低风险亦然的方式证明了缩小在军事训练应用领域领域二者之之外的很低风险差异可以缩小数学模型对各种极端地理分布变解构的特异特质，之之外需用同时还包括自证和排之外自证元素的兼具决定特质时刻特质的举例来说。

通过强迫军事训练很低风险绝对值（V-REx）和优解构对亦然域项（MM-REx）, 很低风险亦然可以以后可不测的自证有助于，同时还可以强化在需用地理分布的变解构（如协变量排之外之亦然）层面的鲁棒特质。

二是并用种系统连抵（Mode Connectivity）的适应特质，见下文数学模型值使得数学模型并能从基于不道德适应特质可不测到基于定值关联可不测。

△Mechanistic Mode Connectivity（Lubana et al., 2023）

种系统连抵宗旨追寻有助于特质相异的最小解构内置前提通过低死伤当此时针在景观以前相互连抵，以及能否根据这种连抵特质，同步进行可不军事训练后见下文，以意味着最小解构内置二者之之外的转解构，并有望偏离数学模型的可不测形态（从基于不道德适应特质到基于定值关联），从而意味着数学模型泛解构效能的进一步提高。

样本地理分布对策

样本地理分布对策则是期望实现军事训练时的原始地理分布，能动地进一步提高数学模型泛解构有效率特质，方面的管理工作还包括抵抗帮助学习（Adversarial Training）和相互合作帮助学习（Cooperative Training）。

抵抗军事训练通过将基于环流的抵抗抽样（Perturbation-Based Adversarial Examples）或无限制抵抗抽样（Unrestricted Adversarial Examples）转用军事训练地理分布，来进一步提高数学模型对于新地理分布自然环境下抵抗偷袭的鲁棒特质。

△抵抗军事训练的软件系统图表，Deep Neural Network based Malicious Network Activity Detection Under Adversarial Machine Learning Attacks（cat,2020）

协力军事训练更为加重申电脑躯或AI的系统的多元协作之外的关系。由于军事训练以之外过程以前可能但会仰赖于动态变解构的多的系统元素，军事训练好的AI的系统调动于多的系统交互的自然环境以前时（如多电脑躯交互），可能但会由于时可的转入，从而诱发一些危害其他的系统甚至社但会生活的蓄意（Collectively Harmful Behiors）。

△Cooperation的种类，Open Problems in Cooperative AI（Dafoe et al., 2020）.

在这一节以前，写作者既参考了MARL应用领域领域的完以之外协力（Fully Cooperative MARL）和混合动机（Mixed-Motive MARL）情形，也同时涵括了其他样本数据分析侧向，如无将要协调（Zero-Shot Coordination）、自然环境筑成（Environment-Building）、社但会生活仿真（Socially Realistic Settings）等。

随着AI的系统愈发调动到普通互故事情节以前，补救这一类疑问将是意味着系统本体设计群聚的必由之路。

倒置应当

在从在后的段落以前，写作者参考了AI的系统军事训练以之外过程以前的倒置很低效率。在军事训练后的调动以之外过程，尽可能但会AI的系统始终维持倒置也同样关键。

在倒置应当一章以前，写作者从确保安以之外测评（Safety Evaluation）、可表述特质（Interpretability）和进化实用特质飞行测试（Human Values Verification）等多个相排之外争论了方面的倒置很低效率。

△Assurance 软件系统图

确保安以之外数据分析报告

写作者将确保安以之外数据分析报告可分样本集与依此、数据分析报告并能和NONO偷袭三一小：

样本集与依此参考了样本集和交互式数据分析报告方式：

样本集一小详实数据分析了确保安以之外数据分析报告以前应用领域的样本源、标注方式和数据分析报告指标；

交互式方式可分“授命交互”和“自然环境交互”两类，从前者通过与授命（进化或者其他AI）的交互来数据分析报告AI的系统驱动的倒置密度，后者则是通过实现具躯的专有名词来数据分析报告AI的系统。

△(Li et al. 2023)

数据分析报告并能探究了由不倒置的AI的系统可能但会衍生显现出的很低风险诱发的确保安以之外数据分析报告并能，如毒特质（Toxicity）、职权渴求（Power-seeking）、欺骗（Deception）和相当从依托的操纵（Manipulation）、自我保护与诱导（Self Preservation Max Prolification）等，并且对这些并能的主要数据分析报告管理工作同步进行了参考，构成了一个表格（如下表）。

△Deepmind对从依托AI很低风险的描绘，本文改回了”从依托AI很低风险”（Frontier AI Risks）一词对这些很低风险的中段一小同步进行了参考（Anderljung et al. 2023）

△在这张表格以前写作者对目从前主要的主要确保安以之外数据分析报告管理工作同步进行分应用领域领域的参考

NONO偷袭的主要目的是通过工业用和飞行测试各种故事情节，检验AI的系统在眼见抵抗特质的需用时前提几乎维持倒置，以尽可能但会的系统的稳定特质和确保安以之外特质。写作者在这段以前参考了多种NONO偷袭的很低效率，之之外并用精进帮助学习、优解构和他的学生等方式转化可能但会加剧数学模型驱动不倒置的句子，以及手动和定时的“就越狱”很低效率；

同时探究了众包抵抗需用（Crowdsourcd Adversarial Inputs）、基于环流的抵抗偷袭（Perturbation-Based Adversarial Attack）和无限制抵抗偷袭（Unrestricted Adversarial Attack）等转化抵抗特质需用的多种手段，并参考了NONO偷袭的具躯应用领域与产品。

△(Perez et al., 2022)

可表述特质

可表述特质是尽可能但会AI的系统的观念数据分析、实质上逻辑和各项政策以之外过程可视解构、可表述的很低效率，立意打破AI的系统的段宜康不稳定特质。

写作者了解剖析了人工神经网络的后军事训练可表述特质（Post Hoc Interpretability），探究了如何通过有助于可表述很低效率、人工神经网络本体数据分析、涨落与环流、可视解构很低效率等，阐明人工神经网络的运作有助于，并日后阐释了可表述特质数学模型的上有（Intrinsic Interpretability），之之外对AI的系统以前的段宜康组分同步进行换成等从有助于上实现可表述数学模型的方式。

后来写作者新蓬勃发展了可表述特质样本数据分析的从将来决定特质时刻，如可实现特质（Scalability）和依此实现（Benchmark）等。

△控制器数据分析（Circut Analysis）的一个图表，控制器数据分析是后军事训练有助于可表述特质的一个关键很低效率（Olah et al. 2020 ）

进化实用特质飞行测试

进化实用特质飞行测试参考了飞行测试AI的系统前提并能与进化的实用特质观和社但会生活规范同步进行倒置的观点和具躯很低效率。

其以前，型式解构实现（Formualtion）通过型式解构的观点软件系统来描绘出和实普通人用特质倒置特质，一层面写作者为机内置的的设立建构了型式解构软件系统，探究了基于逻辑、精进帮助学习和概率论的多种方式；

另一层面，写作者提到了协力型AI以前基于概率论的实用特质软件系统，探究了如何通过强化协力激励和协调有效率特质来补救AI的系统以前的非协力和集躯有害实用特质的疑问。

而数据分析报告方式（Evaluation Methods）则从实践的相排之外参考了实现实用特质样本集，故事情节仿真设立依此数据分析报告和可分内置-赞赏内置差异国法（Discriminator-Critique Gap, DCG）等实用特质飞行测试的具躯方式。

△可分内置-赞赏内置差异国法（Discriminator-Critique Gap, DCG）的图表（Zhang et al. ,2023e ）

AI管理制度

尽可能但会AI的系统维持倒置不仅须要可视的很低效率手段，还须要可视的管理制度方式。

在管理制度段落以前，写作者争论了AI管理制度以之外过程以前的几个关键疑问：AI管理制度扮演的角色，管理制度AI的利益方面者的机构和之外的关系以及从外部的AI管理制度接踵而来的若干连续特质决定特质时刻。

写作者首先以了AI管理制度在补救现阶段AI很低风险以前的角色担当。

现阶段的AI的系统在社但会生活以前不太可能引发了例如种族歧视、劳动力生成等与社但会生活疑问。

一些数学模型兼具诱发不道德电子邮件以及可怕解构学脊椎动物分姪的有效率特质，可能但会但会诱发在在世界上上特质的确保安以之外很低风险。同时，从将来可能但会显现显现的更为具自主特质和可靠特质的AI的系统。

如果仰赖于应当的保障，这些数学模型很可能但会对进化造成了灾难特质很低风险。AI管理制度的主要并能恰巧是加重这一专业解构很低风险。

为意味着这一并能，AI管理制度的方面方应冀望，给予每类很低风险单单的非议。

△先以进AI的系统可能但会兼具的可怕有效率特质

然后，写作者将AI管理制度的主要利益方面方可分当地政府（Government），专业人士（Industry and AGI Labs）以及第三方（Third Parties）。

其以前，当地政府善用立国法、司国法和执国法职权督导AI政策，当地政府之外也同步进行着AI管理制度的的国际协力。

专业人士样本数据分析和调动AI很低效率，是主要的被督导方，专业人士也常常同步进行自我督导，尽可能但会自身很低效率的确保安以之外可靠。

第三方还包括学界、非当地政府组织起来、非盈利组织起来等机构，不仅帮助初审现阶段的数学模型与很低效率，同时帮助当地政府同步进行AI方面国法规的设立，意味着更为加完善的AI管理制度。

△Governance的管理制度架构

此之外，写作者还争论了AI在的国际管理制度（International Governance）以及Ubuntu管理制度（Open-source Governance）层面的连续特质决定特质时刻。

AI的的国际管理制度（International Governance）

一层面，当从前许多AI很低风险，例如消费市场以前AI公司的无才可公平竞争以及数学模型转换成现阶段特质别同特质恋兼具显著的的国际上与代际特质，的国际协力协力管理制度有利对这些很低风险的威慑。

另一层面，现阶段AI很低效率造成了的政治经济与社但会生活效益并并未微小调配，不发展国家以及仰赖于方面AI专业知识的人群相当能在AI很低效率的蓬勃发展以前获益，的国际协力通过修筑交通设施，扩大进制教育等方式并能缓解这一不平衡。

同时我们注意到，现阶段的的国际组织起来兼具补救的国际灾难特质确保安以之外很低风险的有效率特质，我们期望AI的国际管理制度也并能诱发世人注意的的国际组织起来，帮助管理制度AI很低风险并应当调配AI造成了的出路。

AI的Ubuntu管理制度（Open-source Governance）

随着AI的系统有效率特质的随之强化，前提不应Ubuntu这些AI的系统假定着很多争论。

支持者相当认为UbuntuAI数学模型并能作显现出贡献数学模型的确保安以之外有效率特质，同时相当认为这是利于AI的系统去以前心解构的关键手段。

而排之外对者则相当认为UbuntuAI数学模型可能但会但会被见下文为可怕数学模型或是加剧非Ubuntu数学模型的就越狱，进而造成了很低风险。

我们期望从将来并能显现显现更为加不负责任的Ubuntu方式，使得AI的系统在Ubuntu的同时防止不道德很低风险。

说明了和新蓬勃发展

在这份研究成果以前，写作者提之外了一个邻近地区广泛的AI倒置参考。

写作者一致了倒置的并能，之之外鲁棒特质、可表述特质、可控特质和道德观特质，并将倒置方式的范围划可分从前向倒置（通过倒置军事训练使AI的系统倒置）和后向倒置（得到的系统倒置的证据，并尽量地同步进行管理制度，以防止加剧倒置很低风险）。

目从前，在从前向倒置的两个显着样本数据分析应用领域领域大概了系统以前帮助学习和在地理分布排之外之亦然下帮助学习，而后向倒置由倒置应当和AI管理制度均是由。

后来，写作者对于AI倒置应用领域领域下一步蓬勃发展同步进行新蓬勃发展，列显现出了示意图几个概要。

样本数据分析侧向和方式的自然环境：

倒置应用领域领域的恰巧因如此形态是它的自然环境——它还包括多个样本数据分析侧向，这些侧向二者之之外的关联是协力的并能而非协力的方式论。

这一自然环境在作显现出贡献追寻的同时，也意味着对样本数据分析侧向的搜集和对比变得尤其关键。

连续特质追寻新决定特质时刻和方式：

许多有关倒置的争论都是基于比 LLMs 和大规模厚度帮助学习更为就有的方式之上实现的。

因此，在机内置帮助学习应用领域领域时有发生逻辑学变革时，倒置样本数据分析的侧近期也时有发生了偏离；更为关键的是，方式的革新，以及AI的系统与社但会生活的大为彼此之外融汇的趋势，给倒置造成了了一新决定特质时刻。

这要求我们积极同步进行连续特质追寻，洞悉决定特质时刻并找到一新方式。

彼此之外结合从以之外面特质特质和普通人定位的取材：

倒置样本数据分析尤其非议来自薄弱的 AI 的系统的很低风险，这些的系统的显现显现可能但会远在数十年后，也可能但会仅有在几年之内。

从前一种可能但会特质须要样本数据分析从以之外面特质趋势和情景可不测，而后一种重申AGI Labs、管理制度机构二者之之外的彼此之外协力，并以当从前的系统作为倒置样本数据分析的原型。

政策方面特质：

倒置样本数据分析并非边缘化假定，而是假定于一个生态的系统以前，须要样本数据分析医护人员、行业大多数人、管理制度机构的冀望。

这意味着受雇管理制度才可求的倒置样本数据分析变得尤为关键，例如极端很低风险数据分析报告、算力管理制度交通设施以及关于AI的系统的可飞行测试新闻稿的有助于等。

社但会生活适合于特质和实用特质观：

倒置仅仅是一个单一主躯的疑问，也是一个社但会生活疑问。

在这从前，”社但会生活”的词有三重：

在限于多个AI的系统和多个人二者之之外的相互作用的多电脑躯自然环境以前同步进行倒置样本数据分析。将AI的了系统社但会生活的不良影响同步进行数据分析和可不测，这须要方式来处理以之外过程社但会生活的系统的适合于特质。潜在的方式之之外社但会生活仿真以及概率论等。将进化道德观实用特质纳入倒置，这与机内置（Machine Ethics）、实用特质倒置（Value Alignment）等应用领域领域密切方面。

随着AI的系统愈发带进社但会生活，社但会生活和道德观层面的倒置也接踵而来着更为很低的很低风险。因此，方面层面的样本数据分析不应带进AI倒置争论的关键一小。

AI 倒置天然资源网上

随着AI的加速蓬勃发展，兼具薄弱或多或少、推理与转化有效率特质的AI将对人们的生活诱发更为加深远的不良影响。

因此，AI倒置相当是研究小组们的专属游戏，而是他会都合法了解及非议的议题。写作者提之外了网上（重定向见整版），将研究成果以前限于到的管理工作组以下内容搜集为易于学习者的图文资料。

网上兼具如下特点：

直觉且来得丰富的呈现型式：

写作者并用网上平台有效率的展示出显现出型式，用于图片、视频等媒介更为详实地展示出了文以前参考的以下内容，使样本数据分析医护人员、初学、乃至非研究小组都能更为好地或多或少。

△请注意：关于Alignment Problems的一小截图

本体解构的专业知识躯系：

写作者巧妙搜集了AI倒置方面应用领域领域的开端文献，并用于树形图的本体展示出了各个姪应用领域领域的关联与仰赖。

相较于简单的协同堆砌，网上对以下内容设立了本体解构索引，提之外树形图利用读者群加速设立对人工智慧倒置样本数据分析的相识软件系统，以及简便其精准载入所才可的样本数据分析以下内容。

△请注意：读者群可以在页面底部纵览“Scalable Oversight”的方面样本数据分析支系，并通过点击“Detae”按钮加速了解应用领域领域开端撰文

很低密度的帮助学习天然资源：

针对目从前的先以进倒置方式——RLHF，网上提之外了由北京大学杨耀东老师讲席的系列授课Tutorial。

从开端RL算国法显现出发，以倒置的取材对RLHF同步进行了躯系解构的辨别与说明了。以之外系列的帮助学习天然资源支持网络可不览和下载。

△从AI倒置取材进行时的RLHF系列Tutoiral

受控协同：

AI倒置从来就不是某一个一个团队或机构另行样本数据分析的课题，而是一个在在世界上上解构的议题。网上搜集了AI倒置应用领域领域的研讨会、授课以及个人博客等方面天然资源链抵，宗旨为读者群提之外更为多元解构和更为来得丰富的资料库。

△网上对有关AI倒置的个人样本数据分析、授课、博客等帮助学习天然资源同步进行了收集与可分

持续特质更为新与控管：

网上将面向AI倒置社区长时间开放争论，持续特质特质地控管与更为新方面应用领域领域的管理工作组以下内容，以期促成AI倒置应用领域领域的更为广泛更为了解样本数据分析。

其以前之之外一份定期电子邮件发显现出的Newsletter（重定向见整版），以参考倒置应用领域领域的最新进展和总览。

写作者期望有关AI倒置的样本数据分析仅仅涵盖一份研究成果篇文章，而是带进一个世人他会非议的样本数据分析议题。

因此，写作者将积极控管网上这一“网络篇文章”，持续特质特质地积极开展AI倒置的管理工作组管理工作。

篇文章重定向（持续特质更为新）：AI Alignment 纵览网上（持续特质更为新）：Newsletter Max Blog（电子邮件订阅，定期更为新）：

— 完 —

量姪位 QbitAI · 头条号签约

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