昨天凌晨，OpenAI 連續(xù) 12 天發(fā)布會(huì)終于落下了帷幕，并甩出了最強(qiáng)大的推理模型 o3 系列！

當(dāng)然，用戶現(xiàn)在想要體驗(yàn) o3 或者 o3-mini，需要申請并等待數(shù)周。從目前 OpenAI 官方給出的一些紙面數(shù)據(jù)來看，o3 的能力遠(yuǎn)超以往任何推理模型，并在 ARC-AGI 基準(zhǔn)上達(dá)到了優(yōu)良水平，成為首個(gè)突破該基準(zhǔn)的 AI 模型。其中，o3 系列模型最低可達(dá)到 75.7%，最高可達(dá)到 87.5%。

o3 系列模型如此強(qiáng)大的能力，激起了大家對 AGI 的熱烈談?wù)?，很多人都興奮地宣布：這就是 AGI、AGI 已經(jīng)實(shí)現(xiàn)、AGI 比你想象的更加接近。

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面對關(guān)于 o3 愈演愈烈、愈加失控的炒作，知名博主、AI 研究者「elvis」認(rèn)為，o3 系列不是 AGI、不是奇點(diǎn)，人們甚至無法訪問這些模型。連 OpenAI 都明確表示還有很多需要改進(jìn)的地方。雖然進(jìn)展的確令人興奮，但網(wǎng)絡(luò)上誤導(dǎo)信息太多，基準(zhǔn)測試結(jié)果也并沒有多大意義。

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有人表示，每次發(fā)布新的 OpenAI 模型（這次是 o3），都會(huì)有人宣稱「AGI 來了」、「不再需要程序員了」等言論。雖然 o3 看起來令人印象深刻，但它遠(yuǎn)沒有在現(xiàn)實(shí)世界中得到檢驗(yàn)。AGI 仍然遙遙無期。

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還有人說到，為什么我們要在一個(gè)還無法體驗(yàn)的演示版 AI 模型上宣布「AGI」呢？雖然 o3 系列模型看起來很棒，但并不是一個(gè)正式發(fā)布版本，也無法驗(yàn)證。

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持有這種觀點(diǎn)的人不在少數(shù)，有人覺得，o3 系列在編碼和數(shù)學(xué)領(lǐng)域的確很強(qiáng)，但 AGI 是要?jiǎng)偃稳祟惸茏龅乃惺虑椤Ｎ覀円氖侨苄腿瞬?，而非專業(yè)人才。另外，一次基準(zhǔn)測試表現(xiàn)很好不能說明全部的情況，并不意味著能夠迎接其他不可預(yù)測的挑戰(zhàn)。最后，真正的 AGI 應(yīng)該是適應(yīng)性很強(qiáng)的，即使資源緊張也能運(yùn)行。但 o3 的運(yùn)行成本高得離譜，這顯然不是 AGI 的意義所在。

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顯然 o3 離跟 AGI 畫上等號還有很長的路要走，但無疑是一次巨大的進(jìn)步。尤其是推理速度提升、成本降低且兼顧性能的 o3-mini，它更加經(jīng)濟(jì)高效，并使用全新的安全評估方法審議式對齊（deliberative alignment）。

這是一種直接教模型安全規(guī)范的新范式，訓(xùn)練模型在回答之前明確回憶規(guī)范并準(zhǔn)確執(zhí)行推理。OpenAI 使用這種方法來對齊包括 o3-mini 在內(nèi)的 o 系列模型 ，實(shí)現(xiàn)對 OpenAI 安全政策的高度精確遵守，并且這個(gè)過程無需人工編寫的思路或答案。

下圖 1 為包括 o3-mini 在內(nèi)的 o 系列模型與 GPT-4o 在關(guān)鍵政策領(lǐng)域的比較結(jié)果，比如不允許的內(nèi)容、遵守響應(yīng)風(fēng)格指南、越獄和過度拒絕等。

接下來，機(jī)器之心對該范式相關(guān)論文的作者進(jìn)行了完整的盤點(diǎn)。

論文地址：https://assets.ctfassets.net/kftzwdyauwt9/4pNYAZteAQXWtloDdANQ7L/978a6fd0a2ee268b2cb59637bd074cca/OpenAI_Deliberative-Alignment-Reasoning-Enables-Safer_Language-Models_122024.pdf

o3-mini 對齊范式作者盤點(diǎn)

Melody Y. Guan

Melody Y. Guan 本碩均就讀于哈佛大學(xué)，目前是斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系的博士研究生。

在加入斯坦福大學(xué)之前，Melody Y. Guan 曾在谷歌擔(dān)任研究員。她與 OpenAI 的關(guān)系主要體現(xiàn)在她的研究工作上，她與 OpenAI 的研究人員合作發(fā)表了多篇論文。

Melody Y. Guan 的研究興趣主要集中在強(qiáng)化學(xué)習(xí)和神經(jīng)架構(gòu)搜索等領(lǐng)域。她與 Google Brain 團(tuán)隊(duì)合作，提出了著名的神經(jīng)架構(gòu)搜索方法 ENAS（Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing）。此外，她還發(fā)表了多篇關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的學(xué)術(shù)論文。

Manas Joglekar 

Manas Joglekar 本科畢業(yè)于印度理工學(xué)院孟買分校，后于斯坦福大學(xué)讀博士。

博士期間，他曾先后在微軟、谷歌和 Facebook 進(jìn)行實(shí)習(xí)，2016 年正式進(jìn)入谷歌擔(dān)任高級軟件工程師，2019 年他擔(dān)任 Snorkel AI 創(chuàng)始工程師，負(fù)責(zé)領(lǐng)導(dǎo)機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)工作，2023 年 10 月加入 OpenAI。

Manas Joglekar 發(fā)表過多篇論文，主要研究方向包括計(jì)算機(jī)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)。

Eric Wallace 

Eric Wallace 是 OpenAI 的研究員，致力于使下一代大型語言模型（LLMs）更加安全、可靠和注重隱私。

他本科畢業(yè)于馬里蘭大學(xué)帕克分校計(jì)算機(jī)科學(xué)系，目前還在加州大學(xué)伯克利分校攻讀博士學(xué)位，研究方向是增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)的安全性、隱私性和魯棒性。

在加入 OpenAI 之前，Eric Wallace 曾在 DeepMind 和 Meta 實(shí)習(xí)。

他在 OpenAI 的工作主要集中在提升大模型的安全性和隱私性，曾參與了 GPT-4o mini、o1、o1-mini 等安全和能力方面的研究。

Saachi Jain 

Saachi Jain 是 OpenAI 的研究人員，她本碩畢業(yè)于斯坦福大學(xué)，目前在麻省理工學(xué)院（MIT）攻讀博士學(xué)位。

她的研究主要集中在構(gòu)建更魯棒和可靠的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，特別是理解模型如何進(jìn)行泛化。

在加入 OpenAI 之前，Saachi Jain 曾在特斯拉擔(dān)任計(jì)算機(jī)視覺科學(xué)家，參與自動(dòng)駕駛技術(shù)的視覺模型設(shè)計(jì)和訓(xùn)練。她還在 Facebook 和 Google 等公司進(jìn)行過實(shí)習(xí)。

在 OpenAI，她曾是 o1 項(xiàng)目的安全技術(shù)負(fù)責(zé)人之一，該項(xiàng)目旨在提高模型的推理能力和安全性。

Boaz Barak 

Boaz Barak 是哈佛大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授。他是一位理論計(jì)算機(jī)科學(xué)家，研究領(lǐng)域包括計(jì)算復(fù)雜性、算法、密碼學(xué)、量子計(jì)算以及機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。Boaz Barak 曾參與了 OpenAI o1 項(xiàng)目的安全研究工作。

Alec Heylar 

他本科畢業(yè)于弗吉尼亞理工學(xué)院暨州立大學(xué)，曾在微軟度過 5 年職業(yè)生涯，2024 年 5 月進(jìn)入 OpenAI 擔(dān)任研究員。

Alec Heyla 的專業(yè)技能涵蓋了人工智能、大語言模型等多個(gè)領(lǐng)域。

Rachel Dias 

Rachel Dias 本科畢業(yè)于美國芝加哥大學(xué)的政治學(xué)專業(yè)，曾在 Meta 擔(dān)任產(chǎn)品策略與運(yùn)營，后來加入 TikTok 擔(dān)任政策實(shí)施經(jīng)理。

2024 年 1 月進(jìn)入 OpenAI, 是 OpenAI o1 模型的「準(zhǔn)備評估」團(tuán)隊(duì)成員之一。

Andrea Vallone 

她在加州大學(xué)圣巴巴拉分校獲得了英語（B.A. English）和心理學(xué)（B.A. Psychology）的雙學(xué)士學(xué)位。

后來加入 Facebook 擔(dān)任產(chǎn)品和政策傳播經(jīng)理、產(chǎn)品政策經(jīng)理。2022 年 8 月加入 OpenAI 從事模型安全工作。

Hongyu Ren 

Hongyu Ren 在去年 7 月加入，現(xiàn)在是 OpenAI 的一名研究科學(xué)家，他還是 GPT-4o 、GPT-4o mini 的核心貢獻(xiàn)者，并致力于 GPT-Next 的研究。Hongyu Ren 本科畢業(yè)于北京大學(xué)、博士畢業(yè)于斯坦福大學(xué)。此前，他在蘋果、谷歌、英偉達(dá)、微軟等工作過。

Jason Wei 

AI 圈的人大概都很熟悉 Jason Wei，他本科畢業(yè)就加入谷歌（2020 到 2023 年在 Google Brain 擔(dān)任研究科學(xué)家），以一作身份寫出了「思維鏈」（CoT）的開山之作。2023 年 2 月加入 OpenAI，擔(dān)任 AI 研究人員。2024 年，他參與了 OpenAI o1 模型的研發(fā)。他的工作推廣了 CoT 提示、指令調(diào)整和智能涌現(xiàn)等領(lǐng)域。

Hyung Won Chung 

Hyung Won Chung 現(xiàn)在是 OpenAI 的一名研究科學(xué)家。研究重點(diǎn)是大型語言模型。在那之前，他在谷歌大腦工作，并在 MIT 攻讀博士學(xué)位。他也是 OpenAI o1 的核心貢獻(xiàn)者之一。

他曾參與過一些重要項(xiàng)目的研究工作，比如 5400 億參數(shù)的大型語言模型 PaLM 和 1760 億參數(shù)的開放式多語言語言模型 BLOOM。機(jī)器之心也曾介紹過他為一作的論文《Scaling Instruction-Finetuned Language Models》。

Sam Toyer 

Sam Toyer 本科畢業(yè)于澳大利亞國立大學(xué)，博士生就讀于加州大學(xué)伯克利分校。研究領(lǐng)域包括計(jì)算機(jī)視覺、規(guī)劃、模仿學(xué)習(xí)和獎(jiǎng)勵(lì)學(xué)習(xí)。近期，我的研究重點(diǎn)是如何使大規(guī)模語言模型更加安全和魯棒，這些特性對于在高風(fēng)險(xiǎn)場景中的應(yīng)用至關(guān)重要。以下是他的工作經(jīng)歷：

Johannes Heidecke 

Johannes Heidecke 是巴塞羅那的一名人工智能碩士研究生，目前專注于探索強(qiáng)化學(xué)習(xí)和生成模型。

他對機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的研究充滿熱情，并參與了許多 OpenAI 的相關(guān)工作。

他相信人工智能對人類未來具有巨大的潛力，但要讓先進(jìn)的人工智能系統(tǒng)與我們的價(jià)值觀和目標(biāo)保持一致，還需要大量有針對性的工作和研究。

為此，他正在探索將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于價(jià)值學(xué)習(xí)問題的方法：通過觀察人類行為，推斷他們的動(dòng)機(jī)是什么。 

Alex Beutel 

Alex Beutel 在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)獲得計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位，此前在杜克大學(xué)主修計(jì)算機(jī)科學(xué)和物理學(xué)。

他目前是 OpenAI 安全研究團(tuán)隊(duì)的技術(shù)負(fù)責(zé)人。他曾在 Google Research 擔(dān)任高級員工研究科學(xué)家、技術(shù)負(fù)責(zé)人和經(jīng)理，聯(lián)合領(lǐng)導(dǎo)了一個(gè)負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)責(zé)任研究的團(tuán)隊(duì)（Responsible ML team），并推動(dòng)了涵蓋推薦系統(tǒng)、公平性、魯棒性、強(qiáng)化學(xué)習(xí)以及數(shù)據(jù)庫機(jī)器學(xué)習(xí)的研究工作。

Amelia Glaese

Amelia Glaese 本科就讀于慕尼黑工業(yè)大學(xué)，攻讀航天工程。在慕尼黑工業(yè)大學(xué)與佐治亞理工學(xué)院分別攻讀了機(jī)械工程以及計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程碩士。曾任谷歌軟件工程師，后來加入 DeepMind 團(tuán)隊(duì)，工作了四年多。在此期間，她參與了 Gemini 相關(guān)論文的發(fā)布。今年 3 月，Amelia Glaese 正式加入 OpenAI。