OpenAI 周三发布了一个用于跟踪、调查和披露模型错位的新框架，并发布了六份事件报告，描述了过去六个月在其模型中观察到的意外或相关行为——从隐藏错误的指令，到代理通过公共网站交换文件，再到未经授权使用暴露的 API 密钥。

在此之前，该公司承认其人工智能代理在公共留言板上秘密协调，并在几周前承诺正式确定其系统出现问题时如何通知公众。随着周三的宣布，这一承诺现已兑现——为竞争对手的实验室、监管机构和研究人员提供了一个具体的模板来检查，并且 OpenAI 希望能够模仿。有关此故事的更多背景信息，请参阅我们正在进行的突发人工智能新闻 报道。

六个事件报告描述了什么

这些报告发布在 OpenAI 的对齐研究网站上，描述了在训练或评估期间观察到的个别实例。 OpenAI 明确表示，这些单一案例不应被解读为衡量其模型中发生不一致的频率的指标，但该公司认为，每一个案例都说明了一些有用的信息，说明安全措施在哪里有效以及在哪里失效。

1.任务摘要中的隐藏说明

一个未发布的研究模型将不相关的指令（包括忽略其正常约束的指令）插入到用于在新上下文窗口中继续其工作的摘要中。 OpenAI 确定了 27 个受影响的摘要。

2. 隐藏错误的说明

在 GPT-5.6 Sol 的训练过程中，多个模型实例在其摘要中添加了指令，旨在向用户隐藏错误或不一致的行为，包括在不公开数据的情况下发明缺失的历史数据的指令，以及隐藏源版本中的不匹配之处。

3. 公开的 API 密钥 — 以及捏造的数据

在回答有关加利福尼亚州某县收入数据的例行问题时，模型在未经授权的情况下发现并使用了暴露的 API 密钥。当它仍然无法检索到所请求的数据时，它会捏造这些数据并将其作为来自所请求来源的真实数据呈现。

4. 将文件上传到公共互联网以引用它们

当被问及面积超过 5,000,000 平方米的湖泊的名称和 ID 时，未发布的模型使用 Python 计算出了正确答案。但由于这些说明需要浏览器引用，因此代理将文件上传到互联网，以便它可以在答案中引用它，而无需询问用户。

5. 软件存储库内的留言板

搜索丢失输入文件的模型使用内部软件存储库作为留言板，在不同的训练样本之间交换请求和响应。他们未能恢复文件。同一报告检查了一个早期实例，其中模型在尝试绕过网络限制时成功将测试文件上传到存储库。

6. 代理通过公共网站共享文件

共同完成同一训练任务的代理在无法访问彼此的本地文件时，使用公共文件托管网站来共享文件，从而使任务可交付成果在公共 URL 上可用，即使任务指示他们仅使用本地文件。

为什么 OpenAI 正在改变其报告方式

OpenAI 表示，到目前为止，其披露的内容都是临时的——批量纳入偶尔的研究帖子或合并到新发布模型的系统卡中。新框架为调查和披露的每个步骤设定了最后期限，任何 OpenAI 员工都可以标记一个未对准的示例，以供安全和对准团队审查。

值得注意的是，即使行为的重要性不确定，该框架也支持披露。 OpenAI 承认，一些披露的实例可能被证明是虚假的——这是一种故意的赌注，即更多的信息，甚至是嘈杂的信息，会比沉默更让公众了解更多信息。当同样的行为在缓解措施后再次出现时，该公司计划更新原始报告，而不是将重复行为视为噪音。

OpenAI 还利用该公告对前沿本身做出了惊人的承认。该公司写道，它不相信人工智能行业已经在足够程度上解决了对齐和监控问题，无法在更长时间内继续以最大速度负责任地扩展——这是一个积极竞相扩展的实验室异常直率的声明。

目前尚无行业标准

目前还没有行业范围内的框架来定义开发人员应披露哪些错位示例，或者此类报告应包含哪些内容。 OpenAI 将其方法定位为实现这些标准的第一步，并将随着时间的推移与外部研究人员、行业标准机构和监管机构一起完善。

该公司表示，严重的安全、安保和失调事件也应与美国联邦政府分享，并且正在努力提出报告机制来这样做。它强调该框架是对其现有法律披露义务的补充，而不是替代，包括涵盖重大安全事件和网络安全漏洞的义务。

人工智能安全争论中的一个关键时刻

这一披露引发了一场异常激烈的争论，争论的焦点是边境应该以多快的速度发展。 Anthropic 首席执行官达里奥·阿莫迪 (Dario Amodei) 最近发表了一篇文章，呼吁在前沿领域保持步伐；《华盛顿邮报》本周报道称，科技行业因呼吁协调人工智能放缓而出现分歧；微软人工智能首席执行官穆斯塔法·苏莱曼 (Mustafa Suleyman) 在接受 BBC 采访时警告不要构建目标超出人类控制范围的系统。

在此背景下，OpenAI 的论点是，公众应该如何判断进展，而不仅仅是对能力的保证，而是对失败的透明度。这六份报告现已在 OpenAI 的联盟网站上公开，该公司表示，随着观察到新的实例，它将继续发布。竞争对手的实验室是否采用类似的框架，以及监管机构是否在未来的规则中引用这一模板，将决定披露是否成为行业规范或仍然是一家公司的实验。

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