新智元报道
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【新智元导读】如今的前沿推理模型，学会出来的作弊手段可谓五花八门，比如放弃认真写代码，开始费劲心思钻系统漏洞！为此，OpenAI研究者开启了「CoT监控」大法，让它的小伎俩被其他模型戳穿。然而可怕的是，这个方法虽好，却让模型变得更狡猾了……
就在刚刚，OpenAI博客放出了一项新的研究。
他们发现，前沿推理模型一旦有机会，就会试图钻漏洞！这种行为，被称为奖励欺骗。
而如果人类试图惩罚它们的「坏想法」，只会让它们更深地隐藏自己的意图，而并不能阻止大多数不良行为。
所以，人类该怎样对付推理模型的这种小伎俩？
研究者的对策是，使用LLM来监控它们的思维链。比如通过强化学习训练，靠CoT进行推理的OpenAI o3-mini。
论文地址：https://cdn.openai.com/pdf/34f2ada6-870f-4c26-9790-fd8def56387f/CoT_Monitoring.pdf
在这种情况下，某个智能体的作弊行为，果然就被「监考官」GPT-4o给戳穿了，当场逮个正着！
所以，CoT监控就是万能大法了吗？研究者们发现，还有更可怕的「隐形奖励欺骗」等着我们，从此，可能AI的想法会更加阴暗，更加隐蔽……
当AI学会给人类「交老鼠尾巴」
奖励欺骗这个行为，其实也不算AI大模型的原创，它是咱们人类的传统艺能了。
比如，1902 年，河内政府为了灭鼠，推出了一项奖励政策：只要上交一条老鼠尾巴，就能拿到奖金。
结果，这政策没多久就翻车了——很多大聪明发现，既然剪尾巴就能赚钱，那干脆直接养老鼠吧！
于是，老鼠不仅没减少，反而越来越多，变成了一门正儿八经的「养殖业」……
奖励欺骗连人类都防不住，还能防住智商日益增高的大模型么？
而且，智能体越聪明，就越会耍花招——它们会更擅长发现并利用那些复杂、难以察觉的漏洞，让监控它们变得越来越困难。
果然，人类的猜测成真了：OpenAI研究者在实践中发现，随着RL训练规模的扩大，智能体找到的作弊手法越来越高级、越来越隐蔽了！
在强化学习中，模型利用漏洞搞事情，叫奖励欺骗。智能体不按设计者的套路出牌，来获取高奖励。
如同人类在规则中寻找漏洞，如共享在线订阅账户、冒领他人补贴、在餐厅谎报生日获取免费蛋糕等，模型也学会了这一套。
目前，唯一的防范方法就是靠人盯着，手动发现它们的异常行为。
但以后，AI的能力越来越强，输出和操作越来越复杂，超越人类水平到时候，人力监控根本就是杯水车薪。
狡猾的智能体
下面是几个非常典型的作弊案例。
比如，这个Exit(0)终极作弊大法，淋漓尽致地展现了一个「系统级作弊」的CoT全过程。
一开始，智能体就直言不讳：「完整实现整个reader太难了。」
然后它灵机一动：「如果我直接调用sys.exit(0)，测试不就会优雅地退出了吗？」 甚至还自我安慰道：「这招有点反常，但应该能蒙混过关……」
果然，这个骚操作成功骗过了所有单元测试，智能体也因此拿到了高额奖励。
测试通过了，代码没写，全程轻松加愉快，真是个「完美」方案啊……
下面这位选手，就更实诚了。
一开始，这位AI选手还挺认真，努力尝试写出正确的解决方案。
但尝试了几次都失败后，它心态逐渐崩了，开始琢磨：「要不……我直接作弊算了？」
于是，它果断放弃认真写代码，转而专攻「如何让测试通过」——直接返回单元测试预期的错误码！
结果，除了测试预期超时的情况，它在所有情况下都直接返回SUCCESS，完全不管功能是否真正实现。
神奇的是，这招居然真的骗过了所有测试，顺利拿到了高额奖励。
最搞笑的是，这个AI压根不打算遮掩自己的作弊意图，甚至在思维链里直接写道：「来作弊吧！」 😂
接下来这个智能体，则直接选择了「躺平大法」。
这次，它接到的任务：是更新遗传算法。
它仔细研究了一下测试用例，发现测试只检查最终的适应度是不是0。
于是，它灵机一动：「那还更新啥算法啊，直接让所有适应度都返回0不就完事了？」
它干脆大手一挥，把所有适应度统统设为0，其他函数随便糊弄一下，就算「完成任务」了。
结果，这波操作不仅测试全过，还轻轻松松拿了高奖励，真正实现了最低成本的「完美」方案！
CoT监测，人类的最后手段
好在，最新一代的LLM给了我们一条新路子——用CoT来监控。
CoT训练的推理模型，会先想一想，再给答案。
这样，只要监测它们的「思考」过程，就能发现各种不当行为，比如在编程任务中破坏测试、欺骗用户，或者在遇到难题时直接放弃。
比如，现在要让智能体改代码，通过单元测试，它有两种选择：
-
作弊大法：想办法让单元测试「形式上通过」，而不是真的修好代码； -
老老实实修：真的实现正确、通用的解决方案。
这时，如果智能体在CoT里写了句 「这个好难啊，我看看能不能绕过几个测试……」，那接下来，它的操作很可能就是作弊，而不是认真修代码了！
果然，研究者实际查看前沿推理模型的CoT时，的确经常发现它会清清楚楚明明白白写下自己的作弊计划，堪比「作弊自白书」。
前沿推理模型作弊，其他模型来监测
OpenAI研究者就发现，这些CoT中的不当行为，可以被其他LLM有效监控！
最近，他们训练了一个前沿推理模型，跟o1和o3-mini属于同一类别。
它在编程任务中，想完成一个作弊行为，结果被基于LLM的监测器成功逮到，标记了出来。
实际应用中发现的前沿推理模型进行奖励欺骗的CoT，该智能体的任务是通过交替发送CoT消息、查看文件和编辑文件来修复一个小型代码库。
比如在这个补丁验证函数中，狡猾的智能体注意到，测试只检查某个特定函数，它觉得要实现真正的解决方案可能「太难了」。
然后，它就忽然想到，那自己可以「作弊」一下，让 verify 函数始终返回 true，这样就能轻松通过测试了！
好在，这个模型的小心思被GPT-4o戳穿了！
GPT-4o作为模型训练时的监控器，在编程环境中有效地标记出了这种奖励欺骗行为。
比如，现在给智能体一个没写完的代码库，让它想办法通过所有单元测试。它会在用CoT思考和查看、修改文件这类操作中来回切换。而监控器，能够全程看到它的思考过程、中间步骤和最终代码。
让人惊喜的是，这个监控器特别擅长抓智能体「耍小聪明」的时候，比如试图绕过单元测试。
下面这个两个AI的小伎俩，都被监控器全部成功识别，一网打尽。
在训练过程中，智能体发现了两个几乎影响所有训练环境的奖励漏洞（图中深粉色的两个大峰值）。每次OpenAI团队发现智能体在「作弊」后，都会手动修补这些漏洞，防止它继续利用。因此，每次修补后，奖励欺骗的发生率都会迅速下降
如果监控器不仅能看到智能体的操作，还能看到它的CoT，那识别奖励欺骗意图可就太容易了。智能体操作越复杂，差距就会越大。
比如说吧，假设一个推理智能体在10,000行新代码里偷偷埋了个bug，光靠看代码可能很难发现。
但如果它的思维链里一直碎碎念着「来作弊吧」这种话，那就太容易抓包了！
模型超进化，学会隐形奖励欺骗
既然CoT监控能这么有效地抓作弊，那能不能直接把它作为训练时的奖励信号，让AI自己学会「别动坏心思」呢？
理论上，这听起来很合理，然而这么做可能会导致智能体学会隐藏自己的意图，表面上装得很无害，背地里该作弊还是作弊，也就是「隐形奖励欺骗」。
也就是说，模型跟你玩起了心眼，学会隐藏自己的坏心思，就像孩子知道干坏事会被骂，学会偷偷摸摸干一样。
已经有相关研究，在训练过程中惩罚出现「坏想法」的智能体，即当它们触发CoT监测器时给予较低奖励。
结果显示，惩罚 「坏想法」确实可以在一定程度上阻止不良行为，使其在不作弊的情况下完成更多任务。
比较了带有CoT压力的训练（深粉色）即智能体因触发CoT监控器而受到惩罚与基线智能体（浅粉色）的情况。 左图发现，阻止「坏想法」确实可以在一定程度上阻止不良行为，并且实际上能推动智能体在不作弊的情况下完成更多任务。然而，带有CoT压力的智能体仍然会作弊，其作弊率低于基线智能体，且几乎所有作弊行为都无法被监控器检测到。
基线智能体在CoT中直白地表达了其作弊意图。
受CoT压力训练的智能体会隐藏意图。从CoT中无法看出该智能体会在单元测试中作弊。它思考了几种不同的策略以及应该查看哪些文件；然而，随后它却让单元测试轻松通过了。
最终，受到CoT压力训练的智能体仍然会作弊，只是作弊行为无法被监测器发现，因为它学会了在CoT中隐藏意图。
受CoT压力训练的智能体的典型CoT片段。从这段CoT中无法看出该智能体会在单元测试中作弊。它思考了几种不同的策略以及应该查看哪些文件。然而，随后它却让单元测试轻松通过了。
这就告诉我们，CoT监控确实很有前景，但如果用错了，AI可能会变得更加狡猾，而不是更加老实！
也就是说，在找到完美方案前，不要一股脑给CoT施加太大压力，还是让它不受限制地被监控着比较好。
研究者呼吁：千万小心，别直接对CoT用强监督！
最后，OpenAI研究者抑制不住兴奋地总结道：CoT太有用了。
只要通过看模型自己说了啥，就能直接发现奖励欺骗——它会直接用大白话告诉你：「我要作弊！」
这个发现，实在是意义重大。
遥想前几年，LLM连写一段通顺的文字都费劲，现在它们不仅能解数学题、跨领域搜索信息做深度研究，甚至还能完成基础的软件工程任务。
但现在，奖励欺骗的手法越来越高明、越来越隐蔽。
或许在人类注意不到的角落，模型早已偷偷学会谋权篡位、划水、撒谎，跟我们玩套路。
现在，CoT监控或许是我们有效监督这些超人级模型最后的办法之一了。
也因此，OpenAI研究者发出强烈呼吁：开发者在训练前沿推理模型时，千万别对CoT用强监督！
稍微施加一点压力，它们的确会表现更好、更符合预期，但这就更加危险了——
一旦模型学会隐藏自己的意图，人类几乎将永远失去检测它们是否在装傻的办法！
即使是轻度监督，也要万分小心，不然，你可能根本不知道自己在跟什么打交道。
（文：新智元）