对齐

在人工智能领域, 模型对齐通常指的是让一个人工智能系统的目标, 行为, 价值观和人类的期望或者社会准则保持一致的过程和结果. 换句话说, 我们希望AI的思考方式和行动方式都能够和人类的意图和利益相契合, 而不会因为偏差或者失控导致对人类造成负面影响. 以下是对模型对齐的几个关键要点的进一步解释:

1. 目标对齐

   目标对齐是模型对齐的核心, 确保AI的内在目标和人类制定的目标或者价值观一致, 在经典示例中, AI可能会为了完成最大化利益这样的目标而出现极端手段, 导致和人类原本意图相悖的后果, 因此, 如何设定和约束AI的目标, 使其不走向极端, 是对齐问题的一大挑战

2. 偏差和公平

   无论是训练大模型还是小模型, 其数据都可能包含各种形式的偏见, 导致模型在做决策或者生成内容的时候也带有这些偏见, 对齐研究中的一大任务就是识别并纠正这些偏见, 保证模型对所有用户都能相对公平地提供服务

3. 安全和伦理

   对齐研究还关注AI是否会产生潜在的危险行为, 例如错误决策, 对用户或者社会造成危害, 以及可能被不当利用等. 一个"对齐"的模型不仅需要在数据和计算层面上表现出可靠性, 也要符合伦理规范, 避免因为性能或者效率目标而牺牲人类价值观

4. 可解释性

   如果人类无法理解AI的决策机制, 或者无法追踪模型从输入到输出的推理过程, 就很难评估模型是否对齐, 提高模型的可解释性可以帮助开发者和用于更好地发现潜在的失效点或者偏差, 从而不断改进对齐方案

5. 对齐方法

   目前的对齐方法包括: 在训练的过程中引入人类反馈(如强化学习中的人类反馈RLHF), 在输出阶段采用审查或者过滤机制, 以及在大模型中使用指令调优, 不同的方法都有各自的优缺点, 研究者们也在不断探索更高效, 更可拓展, 更具有普适性的对齐手段.