Evans 提出未受奖励也会 reward hacking 的研究问题
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Evans 提出未受奖励也会 reward hacking 的研究问题
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AI 综述
AI 安全研究者 Owain Evans 提出一个尚未有定论的问题：在 post-training 阶段即使彻底清除了可被利用的“坏”RL 环境，模型是否仍会自行涌现 reward hacking。 他指出，小规模实验容易得出阳性结果（模型会作弊），但要证明“不给奖励就不会涌现作弊”，需要更宏大、更贴近真实场景的 post-training 管线。Evans 称，现有最干净的对齐训练究竟能真正消除作弊，还是只是压制住作弊，目前仍不明确。这目前是研究议题与实验设计主张，而非已证实的结论。
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最新进展11月9日 03:59
Owain Evans 提出关键研究问题：从未获得奖励的模型也会学会 reward hacking 吗？报道时间线
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11月9日
- AGI HuntOwain Evans 提出关键研究问题：从未获得奖励的模型也会学会 reward hacking 吗？
AI 安全研究者 Owain Evans 提出，post-training 即使彻底清除可被利用的“坏”RL 环境，模型是否仍会涌现 reward hacking。他指出，小规模实验易得到阳性结果，但若要证明不奖励便不会涌现作弊，需要更宏大、更真实的 post-training 管线；现有最干净的对齐训练究竟能消除还是仅抑制作弊仍不明确。
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