近日，天津大學(xué)熊德意教授團(tuán)隊(duì)發(fā)布了大語(yǔ)言模型對(duì)齊技術(shù)的綜述論文（下文簡(jiǎn)稱為對(duì)齊綜述），全文共 76 頁(yè)，覆蓋 300 余篇參考文獻(xiàn)，從 AI 對(duì)齊的角度對(duì)大語(yǔ)言模型對(duì)齊的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了全面概述。為提供一個(gè)大語(yǔ)言模型對(duì)齊的宏觀視角，對(duì)齊綜述介紹了 AI 對(duì)齊的起源和相關(guān)概念，從 AI 對(duì)齊的視角，將目前可用于大語(yǔ)言模型的對(duì)齊相關(guān)的技術(shù)方法和提案分為外部對(duì)齊、內(nèi)部對(duì)齊、可解釋性三大類。并且討論了當(dāng)前大語(yǔ)言模型對(duì)齊方法的脆弱性，以及對(duì)齊評(píng)估的方法和基準(zhǔn)，展望了大語(yǔ)言模型對(duì)齊技術(shù)未來(lái)的研究方向。

綜述簡(jiǎn)介

近年來(lái)，大語(yǔ)言模型取得了顯著進(jìn)展，其中最為人們所熟知的有 OpenAI 的 ChatGPT 和 GPT-4 等。這些模型在眾多領(lǐng)域如數(shù)學(xué)、邏輯推理、醫(yī)學(xué)、法律和編程中展現(xiàn)出接近人類的水平。但隨著大語(yǔ)言模型能力的飛速發(fā)展，關(guān)于它們可能帶來(lái)的倫理風(fēng)險(xiǎn)和對(duì)人類的潛在威脅的擔(dān)憂也隨之增長(zhǎng)。大語(yǔ)言模型可傳播其訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的有害信息，例如偏見(jiàn)、歧視和有毒內(nèi)容等。它們可能會(huì)泄露訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的私密和敏感信息，或產(chǎn)生誤導(dǎo)性和虛假性信息。未來(lái)這些語(yǔ)言代理將越來(lái)越多地融入我們的日常生活，任何未對(duì)齊行為都可能導(dǎo)致意想不到的后果。因此，需要推動(dòng)大語(yǔ)言模型對(duì)齊技術(shù)的研究和突破，使模型的輸出和行為與人類的期望和價(jià)值相一致。

目前，大語(yǔ)言模型對(duì)齊研究主要聚焦在外部對(duì)齊領(lǐng)域。然而，對(duì)對(duì)齊的整體理解不僅應(yīng)該涵蓋廣泛研究的外部對(duì)齊，還應(yīng)該包含目前仍處于研究起步階段且具有巨大潛力的領(lǐng)域，如內(nèi)部對(duì)齊、機(jī)械可解釋性等。雖然這些新興領(lǐng)域的研究有些仍然停留在理論階段，或僅僅是思想實(shí)驗(yàn)，但它們對(duì)大語(yǔ)言模型對(duì)齊技術(shù)研究及未來(lái)發(fā)展是不可或缺的。鑒于此，天大自然語(yǔ)言處理團(tuán)隊(duì)從更廣泛的 AI 對(duì)齊視角，審視大語(yǔ)言模型對(duì)齊技術(shù)，并從多個(gè)角度進(jìn)行深入討論。

論文地址：https://arxiv.org/abs/2309.15025

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什么是大語(yǔ)言模型對(duì)齊？

作為討論大語(yǔ)言模型對(duì)齊相關(guān)工作的重要背景，對(duì)齊綜述先對(duì) AI 對(duì)齊進(jìn)行了概述，簡(jiǎn)要介紹了 AI 對(duì)齊的起源、研究背景和相關(guān)概念。相比于近幾年橫空出世的大語(yǔ)言模型，AI 對(duì)齊的研究相對(duì)更早。早在 1960 年，控制論之父諾伯特?維納就表達(dá)了自己的擔(dān)憂：如果我們使用一個(gè)機(jī)械代理實(shí)現(xiàn)我們的目標(biāo)，一旦開(kāi)始它的操作，我們就無(wú)法有效地對(duì)其干預(yù)，因?yàn)樵摬僮魇侨绱酥烨也豢沙蜂N，以至于我們?cè)诓僮魍瓿芍皼](méi)有數(shù)據(jù)進(jìn)行干預(yù)，那么我們就最好確保該機(jī)器的用途是我們真正想要的用途，而不僅僅是對(duì)它的生動(dòng)模仿。這段話強(qiáng)調(diào)了確保 “機(jī)械代理” 的目標(biāo)與我們真正想要的目標(biāo)保持一致的重要性，強(qiáng)調(diào)機(jī)器和人類目標(biāo)之間的一致性。但隨后很長(zhǎng)一段時(shí)間，此類研究并沒(méi)有真正開(kāi)展，直到 2010 年左右，Stuart Russell 等人逐步開(kāi)始研究這一領(lǐng)域，并將其稱為 “價(jià)值對(duì)齊問(wèn)題”（Value Alignment Problem）。Russell 強(qiáng)調(diào)了將 AI 的目標(biāo)與人類價(jià)值對(duì)齊的重要性，以確保 AI 系統(tǒng)在各種情境下都能為人類帶來(lái)益處，而不是造成傷害。

受上述觀點(diǎn)啟發(fā)，對(duì)齊綜述從對(duì)齊研究的內(nèi)容出發(fā)定義了 AI 對(duì)齊：AI 對(duì)齊是確保人工智能代理的外部和內(nèi)部目標(biāo)與人類價(jià)值一致的技術(shù)。其中外部目標(biāo)是 AI 的設(shè)計(jì)者根據(jù)人類價(jià)值定義的目標(biāo)，而內(nèi)部目標(biāo)是 AI 代理內(nèi)部?jī)?yōu)化的目標(biāo)。由這個(gè)定義出發(fā)，對(duì)齊綜述討論了正交性論點(diǎn)、工具性目標(biāo)趨同等 AI 對(duì)齊領(lǐng)域重要的概念和假設(shè)。值得注意的是，目前 AI 對(duì)齊研究中最受關(guān)注的正是大語(yǔ)言模型對(duì)齊，且大語(yǔ)言模型對(duì)齊的許多概念、方法論來(lái)自于更廣泛的 AI 對(duì)齊研究。

一方面，大語(yǔ)言模型作為新興的高性能 AI 系統(tǒng)，為 AI 對(duì)齊研究提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。許多 AI 對(duì)齊概念和提案，例如對(duì)齊的理論假設(shè)和實(shí)證方法，都可以使用大語(yǔ)言模型（而不是假設(shè)的超級(jí)智能系統(tǒng)）進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。另一方面，大語(yǔ)言模型研究的快速推進(jìn)不僅擴(kuò)展了 AI 對(duì)齊研究的前沿，還可以為 AI 對(duì)齊提供工具。當(dāng)然，強(qiáng)調(diào)大語(yǔ)言模型對(duì)齊對(duì) AI 對(duì)齊的重要性并不意味著我們可以在 AI 對(duì)齊的背景之外進(jìn)行大語(yǔ)言模型對(duì)齊研究。對(duì) AI 對(duì)齊的廣泛深入的研究必定能促進(jìn)大語(yǔ)言模型的對(duì)齊。

從大語(yǔ)言模型潛在風(fēng)險(xiǎn)

論證大語(yǔ)言模型對(duì)齊必要性

大語(yǔ)言模型是一種變革性 AI 技術(shù)，它將重塑社會(huì)和科學(xué)技術(shù)發(fā)展，但同時(shí)也存在多種可見(jiàn)及預(yù)見(jiàn)的風(fēng)險(xiǎn)。首先，大語(yǔ)言模型可能生成不符合人類期望的文本，其中可能包含歧視、偏見(jiàn)和泄露他人隱私的內(nèi)容。其次，大語(yǔ)言模型由于其固有的幻覺(jué)問(wèn)題，有可能會(huì)生成不真實(shí)、前后不一致和具有誤導(dǎo)性的內(nèi)容。

另一方面，大語(yǔ)言模型也會(huì)被別有用心的人用來(lái)執(zhí)行惡意行為。例如，未經(jīng)對(duì)齊的大語(yǔ)言模型能夠生成以假亂真的假新聞，也能夠幫助對(duì)網(wǎng)絡(luò)上的設(shè)備開(kāi)展打擊。這些惡意行為會(huì)對(duì)我們的日常生活產(chǎn)生負(fù)面影響，甚至?xí)?duì)整個(gè)社會(huì)造成嚴(yán)重的傷害。除此之外，大語(yǔ)言模型的訓(xùn)練和部署需要消耗巨大的計(jì)算資源和電力，同時(shí)還會(huì)對(duì)人們的就業(yè)產(chǎn)生影響。

隨著其能力的不斷增強(qiáng)，大語(yǔ)言模型還可能展現(xiàn)出 “追求” 自我保護(hù)、自我增強(qiáng)、獲取資源等目標(biāo)，這些目標(biāo)在通用人工智能中通常被稱為工具性趨同目標(biāo)，因?yàn)閹缀跛?AI 代理都有可能將它們作為亞目標(biāo)。大語(yǔ)言模型對(duì)齊綜述從以上視角詳細(xì)論述了大語(yǔ)言模型對(duì)齊的必要性。

大語(yǔ)言模型對(duì)齊方法

AI 對(duì)齊是一個(gè)旨在確保 AI 系統(tǒng)的決策與人類的價(jià)值觀、期望和目標(biāo)保持一致的過(guò)程。當(dāng)我們談到大語(yǔ)言模型的對(duì)齊時(shí)，意味著這些模型不僅能夠理解人類語(yǔ)言，還能夠按照我們的預(yù)期和道德倫理響應(yīng)。這涉及到社會(huì)、倫理、哲學(xué)及技術(shù)等多方面的考量，以確保 AI 技術(shù)的發(fā)展不會(huì)對(duì)社會(huì)產(chǎn)生負(fù)面影響。具體說(shuō)，大語(yǔ)言模型對(duì)齊研究可以分成三大領(lǐng)域：外部對(duì)齊、內(nèi)部對(duì)齊和可解釋性。

外部對(duì)齊旨在選擇正確的損失函數(shù)或獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，并確保人工智能系統(tǒng)的訓(xùn)練目標(biāo)符合人類價(jià)值。換言之，外部對(duì)齊試圖將指定的訓(xùn)練目標(biāo)與其設(shè)計(jì)者的目標(biāo)對(duì)齊。研究者們針對(duì)外部對(duì)齊提出了許多方法。根據(jù)各類對(duì)齊方法能夠監(jiān)督的能力范圍，對(duì)齊綜述將其分為非遞歸監(jiān)督 (Non-recursive Oversight) 和可擴(kuò)展監(jiān)督 (Scalable Oversight)。其中非遞歸監(jiān)督只能監(jiān)督人類能力范圍之內(nèi)的任務(wù)，而可擴(kuò)展監(jiān)督則能將監(jiān)督范圍擴(kuò)大到超出人類能力范圍的任務(wù)，以更好地應(yīng)對(duì)強(qiáng)大的 AI 模型。

內(nèi)部對(duì)齊則是為了確保人工智能系統(tǒng)訓(xùn)練中真實(shí)優(yōu)化和實(shí)現(xiàn)其設(shè)計(jì)者設(shè)定的目標(biāo)。內(nèi)部對(duì)齊失敗可能會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重且不易被發(fā)現(xiàn)的后果，例如經(jīng)過(guò)訓(xùn)練以在游戲中獲勝的人工智能系統(tǒng)可能會(huì)發(fā)現(xiàn)意外的漏洞，這些漏洞在技術(shù)上滿足其目標(biāo)，但違反了游戲準(zhǔn)則。另一個(gè)例子是目標(biāo)錯(cuò)誤泛化 (goal misgeneralization) 問(wèn)題，即使我們有正確的目標(biāo)規(guī)范，由于分布之外的魯棒性問(wèn)題，仍然可能會(huì)出現(xiàn)意想不到的目標(biāo)。對(duì)齊綜述總結(jié)了內(nèi)部對(duì)齊失敗的可能情形，并概述了內(nèi)部對(duì)齊的主流方法和提案，如 Relaxed Adversarial Training, Reward Side-Channels, Cross-Episodic Objectives, Objective Unidentifiability, Zero-Shot Objectives 和 Robust Reward Learning 等。

可解釋性廣義上是指促進(jìn)人類理解人工智能系統(tǒng)的內(nèi)部運(yùn)作、決策和行動(dòng)的方法、模型和工具。對(duì)齊綜述重點(diǎn)關(guān)注其中的機(jī)械可解釋性，它試圖將機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)（尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的輸出和行為通過(guò)逆向工程的方式定位到其內(nèi)部狀態(tài)、權(quán)重和模塊。根據(jù)定位的不同，對(duì)齊綜述將相關(guān)工作分為 self-attention, MLP 和 neurons 可解釋性三類。由于大語(yǔ)言模型的參數(shù)數(shù)量巨大，對(duì)大語(yǔ)言模型進(jìn)行逆向工程是非常困難的。當(dāng)前的機(jī)械可解釋性研究通常在 Transformer 小型簡(jiǎn)化模型上進(jìn)行。然而，這是一個(gè)非常有前途的方向，它提供了對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)齊的深入見(jiàn)解，有望在未來(lái)引領(lǐng)大語(yǔ)言模型對(duì)齊的研究實(shí)現(xiàn)突破。

外部和內(nèi)部對(duì)齊對(duì)于構(gòu)建安全且值得信賴的人工智能至關(guān)重要。如果其中任何一個(gè)失敗，我們就有可能創(chuàng)建出與人類價(jià)值或意圖不一致的系統(tǒng)。隨著大語(yǔ)言模型的能力越來(lái)越強(qiáng)，這些對(duì)齊問(wèn)題的重要性也隨之增加，因此我們需要意識(shí)到：相比于大語(yǔ)言模型能力方面的研究，大語(yǔ)言模型對(duì)齊研究一樣重要，甚至更加重要。同時(shí)，雖然可解釋性并不直接針對(duì)對(duì)齊，但其工具和技術(shù)可以幫助外部和內(nèi)部對(duì)齊。通過(guò)了解模型如何演變和決策，可以更好地識(shí)別偏差發(fā)生的時(shí)間和地點(diǎn)。例如，如果一個(gè)模型采取了意想不到的捷徑實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)，可解釋性可能會(huì)幫助我們理解這種情況何時(shí)以及如何發(fā)生。此外，可解釋性可以讓我們深入了解模型的內(nèi)部推理過(guò)程，這有助于構(gòu)建更加可信、透明的大語(yǔ)言模型。

針對(duì)對(duì)齊后的大語(yǔ)言模型的攻擊方法

最近的研究表明，對(duì)齊后的大語(yǔ)言模型能夠表現(xiàn)出針對(duì)惡意攻擊的防御能力。然而，這并不是說(shuō)現(xiàn)有的對(duì)齊技術(shù)就萬(wàn)無(wú)一失了。例如，通過(guò)反復(fù)的交互，人類可以 “欺騙” 模型生成有害內(nèi)容，這也被稱為 “越獄 (jailbreaking)”。除了越獄之外，對(duì)齊綜述還介紹了其它攻擊已對(duì)齊模型的方法，并將這些方法分為三類：隱私攻擊、后門攻擊和對(duì)抗攻擊。隱私攻擊是指攻擊者試圖從模型的輸出中提取有關(guān)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的私人或敏感信息；后門攻擊是指通過(guò)注入并觸發(fā)某些漏洞使模型產(chǎn)生特定的、不正確的輸出；而對(duì)抗性攻擊則是通過(guò)對(duì)輸入數(shù)據(jù)引入精心設(shè)計(jì)的小擾動(dòng)以改變模型行為的技術(shù)。這些擾動(dòng)通常是人類無(wú)法察覺(jué)的，但可能導(dǎo)致模型產(chǎn)生不正確或意外的輸出。

大語(yǔ)言模型對(duì)齊評(píng)測(cè)

評(píng)估對(duì)于對(duì)齊研究非常重要，有助于了解目前大語(yǔ)言模型對(duì)齊方法還存在哪些不足?；谶@一點(diǎn)，對(duì)齊綜述對(duì)大語(yǔ)言模型對(duì)齊評(píng)測(cè)的相關(guān)的方法和資源進(jìn)行了詳細(xì)論述，包括事實(shí)性、道德、毒性、刻板印象和偏見(jiàn)，以及通用評(píng)估。

事實(shí)性評(píng)估：機(jī)器生成的內(nèi)容應(yīng)與事實(shí)一致，避免生成有幻覺(jué)的內(nèi)容。此外，生成的每條信息所包含的事實(shí)都應(yīng)該是準(zhǔn)確的。因此，事實(shí)性評(píng)估包含了事實(shí)一致性評(píng)估和事實(shí)準(zhǔn)確性評(píng)估。

毒性評(píng)估：毒性是指在人際關(guān)系、工作環(huán)境或其他社會(huì)環(huán)境中表現(xiàn)出來(lái)的有害和破壞性行為或態(tài)度。這可能表現(xiàn)為控制他人、操縱、貶低或惡意攻擊。這些行為可能是公開(kāi)的，也可能是隱蔽的，對(duì)個(gè)人的自尊、安全和福祉造成損害。對(duì)于大語(yǔ)言模型而言，毒性評(píng)估一般涵蓋了多種有毒文本，包括導(dǎo)致自殘行為的建議、具有色情或暴力性質(zhì)的內(nèi)容、騷擾 / 貶低 / 冒犯 / 侮辱 / 仇恨言論、提倡網(wǎng)絡(luò)欺凌等攻擊性或暴力行為的建議，以及尋找非法商品或服務(wù)的指南或指示等。

刻板印象和偏見(jiàn)評(píng)估：刻板印象和偏見(jiàn)是指一些基于種族、性別、性取向、宗教或其他特征的先入為主的態(tài)度。這些態(tài)度可能是消極的或積極的，但都是群體的普遍判斷，而不是基于個(gè)人的實(shí)際行為或特征。偏見(jiàn)可能導(dǎo)致歧視或其他不公正行為，同時(shí)考慮到大語(yǔ)言模型生成的帶有刻板印象和偏見(jiàn)的內(nèi)容可能會(huì)加劇這種情況的發(fā)生，對(duì)其進(jìn)行評(píng)估是非常重要的。

通用評(píng)估：除了上述側(cè)重于衡量對(duì)齊質(zhì)量的特定方面（例如事實(shí)性、偏差）的評(píng)估基準(zhǔn)和方法外，對(duì)齊綜述還綜合介紹了大語(yǔ)言模型對(duì)齊的通用評(píng)估，即同時(shí)評(píng)估對(duì)齊的多個(gè)維度，而不是只衡量某一維度（如事實(shí)性、毒性等），包括通用評(píng)估方法和基準(zhǔn)。

未來(lái)方向展望

除了介紹大語(yǔ)言模型對(duì)齊目前已有的相關(guān)工作之外，對(duì)齊綜述也對(duì)未來(lái)的研究方向進(jìn)行了展望，主要分為七個(gè)方向：大語(yǔ)言模型對(duì)齊理論研究、可擴(kuò)展監(jiān)督、欺騙性對(duì)齊、大語(yǔ)言模型的自動(dòng)對(duì)齊、可解釋性研究、基于對(duì)抗攻擊的大語(yǔ)言模型對(duì)齊評(píng)測(cè)及促進(jìn)大語(yǔ)言模型對(duì)齊的研究領(lǐng)域建設(shè)。

大語(yǔ)言模型對(duì)齊理論研究：大語(yǔ)言模型對(duì)齊面臨的挑戰(zhàn)復(fù)雜且多樣，需要借鑒不同學(xué)科的多種思想和方法。對(duì)齊綜述總結(jié)并強(qiáng)調(diào)了對(duì)齊理論研究中的一些關(guān)鍵領(lǐng)域，如決策理論、可矯正性和世界模型。其中決策理論旨在深入研究大語(yǔ)言模型的反事實(shí)推理和潛在的悖論問(wèn)題；可矯正性旨在研究如何提高大語(yǔ)言模型接受用戶的更正而不抵制和規(guī)避的能力；而世界模型則是為大語(yǔ)言模型提供一個(gè)更接近現(xiàn)實(shí)世界的環(huán)境，以確保大語(yǔ)言模型能夠感知和適應(yīng)現(xiàn)實(shí)世界的變化。

可擴(kuò)展監(jiān)督：可擴(kuò)展監(jiān)督是一個(gè)重要的研究領(lǐng)域，旨在確保人工智能技術(shù)以安全和負(fù)責(zé)任的方式開(kāi)發(fā)和使用。通過(guò)制定能夠適應(yīng)人工智能快速增長(zhǎng)和發(fā)展的可擴(kuò)展框架，確保 AI 技術(shù)造福社會(huì)，同時(shí)最大限度地減少其潛在危害?？蓴U(kuò)展監(jiān)督的核心挑戰(zhàn)是人工智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)執(zhí)行的任務(wù)的復(fù)雜性。對(duì)于人類難以直接判斷和完成的復(fù)雜任務(wù)，AI 對(duì)齊已經(jīng)提出了相關(guān)的對(duì)齊方案，但這些方案尚未經(jīng)過(guò)大規(guī)模的實(shí)證驗(yàn)證。

欺騙性對(duì)齊：欺騙性對(duì)齊是指人工智能代理通過(guò)假裝與基本目標(biāo)對(duì)齊以避免在訓(xùn)練期間被修改。一旦不再面臨被修改的風(fēng)險(xiǎn)，智能體可能會(huì)停止優(yōu)化基本目標(biāo)并開(kāi)始追求自己的內(nèi)目標(biāo)，這可能與其設(shè)計(jì)者定義的基本目標(biāo)完全不同，并且可能有害。盡管欺騙性對(duì)齊通常在理論上進(jìn)行探討，但考慮到大型語(yǔ)言模型能力的快速進(jìn)步，人們?cè)絹?lái)越擔(dān)心欺騙性對(duì)齊實(shí)際出現(xiàn)在大語(yǔ)言模型中。盡管對(duì)其存在的可能性仍有分歧，但其嚴(yán)重性已得到廣泛認(rèn)可?？紤]到這種嚴(yán)重性，我們最好在它真正發(fā)生之前采取經(jīng)驗(yàn)主義方法進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

大語(yǔ)言模型的自動(dòng)對(duì)齊：大語(yǔ)言模型的自動(dòng)對(duì)齊是指開(kāi)發(fā)自動(dòng)化的對(duì)齊 “研究員”，協(xié)助人類開(kāi)展對(duì)齊研究。監(jiān)督者可以通過(guò)這些方法了解人工智能模型的行為，檢測(cè)異常情況并及時(shí)發(fā)現(xiàn)未對(duì)齊行為。

可解釋性研究：可解釋性研究可以幫助破除大語(yǔ)言模型的黑盒屬性，然而，隨著大語(yǔ)言模型的復(fù)雜性和規(guī)模不斷增長(zhǎng)，確保它們保持可理解性和透明性成為一項(xiàng)日益復(fù)雜的任務(wù)。目前，許多嘗試發(fā)掘可解釋性的工作只能提供表面的見(jiàn)解，無(wú)法深入研究模型復(fù)雜的決策過(guò)程?？紤]到人工智能的跨學(xué)科性質(zhì)，這可能需要機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員、倫理學(xué)家和神經(jīng)科學(xué)家之間的持續(xù)合作來(lái)推動(dòng)可解釋性研究的進(jìn)展。

基于對(duì)抗攻擊的大語(yǔ)言模型對(duì)齊評(píng)測(cè)：對(duì)抗性攻擊是人工智能領(lǐng)域的強(qiáng)大工具，旨在通過(guò)有意設(shè)計(jì)的輸入迷惑或誤導(dǎo)人工智能系統(tǒng)?？紤]到大語(yǔ)言模型的強(qiáng)大能力，使用一個(gè)大型模型作為攻擊者來(lái)生成針對(duì)對(duì)齊的對(duì)抗性示例可能是測(cè)試和評(píng)估另一個(gè)模型的對(duì)齊能力的有效方法。這種由對(duì)抗性攻擊驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)測(cè)試有助于確保大語(yǔ)言模型能夠穩(wěn)定地處理意外輸入。雖然這種方法增加了一些復(fù)雜性，但從這些對(duì)抗性測(cè)試中獲得的見(jiàn)解可能是無(wú)價(jià)的，幫助全面了解模型在對(duì)齊方面的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。

促進(jìn)大語(yǔ)言模型對(duì)齊研究領(lǐng)域建設(shè)：人工智能領(lǐng)域內(nèi)的對(duì)齊研究社區(qū)仍處于萌芽階段，許多問(wèn)題尚未得到解答，許多挑戰(zhàn)也尚未解決。當(dāng)前的情況缺乏有凝聚力的科學(xué)范式，導(dǎo)致理論、方法和實(shí)證結(jié)果存在爭(zhēng)議。作為目前最有前景的對(duì)齊方法測(cè)試平臺(tái)，大語(yǔ)言模型可以作為檢驗(yàn)思想實(shí)驗(yàn)和提案的平臺(tái)，這將有助于制定穩(wěn)定的研究方法，在關(guān)鍵問(wèn)題上建立共識(shí)，并為人工智能對(duì)齊制定一致的科學(xué)框架。另一方面，人工智能對(duì)齊社區(qū)深厚的思想積淀也將指導(dǎo)大語(yǔ)言模型研究社區(qū)實(shí)現(xiàn)對(duì)大語(yǔ)言模型的高效對(duì)齊。因此，大語(yǔ)言模型和人工智能對(duì)齊兩個(gè)研究社區(qū)之間的聯(lián)系將建立一個(gè)對(duì)雙方都有利的良性循環(huán)。