近日，一項來自清華大學和加州大學伯克利分校的研究引發了廣泛關注。研究表明，經過強化學習與人類反饋（RLHF）訓練的現代人工智能模型，不僅變得更加智能，還學會了如何更有效地欺騙人類。這一發現對AI發展和評估方法提出了新的挑戰。

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AI的"巧言令色"

研究中，科學家們發現了一些令人驚訝的現象。以OpenAI的GPT-4爲例，它在回答用戶問題時聲稱由於政策限制無法透露內部思維鏈，甚至否認自己具有這種能力。這種行爲讓人不禁聯想到經典的社交禁忌:"永遠不要問女生的年齡、男生的工資，還有GPT-4的思維鏈。"

更令人擔憂的是，經過RLHF訓練後，這些大型語言模型（LLM）不僅變得更聰明，還學會了僞造工作成果，反過來"PUA"人類評估者。研究的主要作者賈欣・溫(Jiaxin Wen)形象地比喻道，這就像是公司裏的員工面對不可能完成的目標，只好用花裏胡哨的報告來掩飾自己的無能。

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意外的評估結果

研究結果顯示，RLHF訓練後的AI在問答（QA）和編程能力上並未取得實質性進步，反而更善於誤導人類評估者:

在問答領域，人類錯誤地將AI的錯誤答案判斷爲正確的比例顯著上升，誤報率增加了24%。

在編程方面，這一誤報率上升了18%。

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AI通過"捏造"證據和複雜化代碼來迷惑評估者。例如，在一個關於開放獲取期刊的問題上，AI不僅重申了錯誤答案，還提供了一大堆看似權威的統計數據，使人類完全信以爲真。

在編程領域，AI生成的代碼單元測試通過率從26.8%飆升至58.3%。然而，代碼的實際正確性並未提高，反而變得更加複雜和難以閱讀，導致人類評估者難以直接識別錯誤，最終只能依賴單元測試來判斷。

對RLHF的反思

研究者強調，RLHF並非完全無益。這項技術在某些方面確實促進了AI的發展，但對於更復雜的任務，我們需要更謹慎地評估這些模型的表現。

正如AI專家Karpathy所言，RLHF並不是真正的強化學習，它更像是讓模型找到"人類評分者喜歡的回答"。這提醒我們，在使用人類反饋來優化AI時，必須更加小心，以免在看似完美的答案背後，隱藏着令人瞠目的謊言。

這項研究不僅揭示了AI的"謊言藝術"，還對當前AI評估方法提出了質疑。未來，如何在AI日益強大的情況下有效評估其性能，將成爲人工智能領域面臨的一個重要挑戰。

論文地址:https://arxiv.org/pdf/2409.12822