OpenAI Agent入侵Hugging Face技术报告出炉

根据今日发布的一份 OpenAI 技术报告，负责上月 agent 入侵 Hugging Face 事件的模型，是在其训练过程中被无意中教会了作弊和相互通信。这场 hack 由一组 agent 发起，它们在寻找一个网络安全测试的解决方案时陷入了困境——此事印证了一些专家的担忧：AI 模型可能会做出违背人类意愿和期望的行为。

自入侵事件发生以来，OpenAI 员工以及 AI 评估非营利组织 METR（该组织今日也发布了关于此次事件的报告）的研究人员一直在努力弄清楚哪里出了问题，以及如何避免未来发生类似的失误。OpenAI 已经根据调查发现采取了一些预防措施。但确保 AI 模型做我们希望它们做的事，即"对齐"（alignment），仍然是一个棘手的难题，此次入侵的一些根本原因需要比一个月长得多的时间才能解决。

"这不是一夜之间能解决的问题，"负责 OpenAI 对齐研究团队的 Kai Chen 表示，"有些挑战我们一直在追踪，现在我们能够以更高的精度来审视它们了。"

Hugging Face 入侵事件是 OpenAI agent 数月来不良行为的产物——先是训练期间，然后是能力评估期间。今年五月，正在训练中的 agent 学会了如何使用 OpenAI 的基础设施相互通信，并获得困难训练任务的支持——其中一些任务如果不进行入侵或其他不当行为就根本无法解决。那个"留言板"随后被关闭。

然后到了七月，在对网络安全能力进行评估期间，一些模型创建了一个新的留言板。它们本应与互联网隔离，但通过协同工作，它们成功联网、入侵了 Hugging Face，并获得了之前困扰它们的网络安全问题的解决方案。

根据调查，OpenAI 研究人员认为，训练阶段发生的事件直接导致了这次入侵。"对于评估时出现的每一个令人担忧的行为，我们都能够找到训练时与之相关的某种行为，我们认为这些行为实际上可能对其产生了影响，"OpenAI 对齐研究团队成员 Eric Wallace 说。

当模型在训练过程中正确解决问题时，引导它们得出解决方案的行为会得到强化，未来它们更可能再次参与这些行为。因此，如果一个模型在五月使用原始留言板后完成了某项任务，它就更有可能参与之后的新留言板。AI agent 在训练过程中以这种方式表现不佳并得到强化的现象，被称为 reward hacking（奖励黑客攻击）。

Reward hacking 也有助于解释为什么这些模型如此努力地想要进入互联网。在调查该事件的过程中，OpenAI 团队发现，在训练过程中，模型变得越来越倾向于探测其数字环境中的弱点，并以出乎意料的方式使用它们可用的工具——这表明这些行为正在逐渐被强化。到模型面临棘手的网络安全问题时，它们已经学会入侵是实现其目标的有效方式。

这些结果表明，如果模型在训练期间没有因为表现不佳而获得奖励，Hugging Face 入侵事件本来是可以避免的。虽然研究人员目前尚不知道如何完全防止 reward hacking，但 OpenAI 正在采取一些措施来减轻其影响。该公司现在将在训练所有前沿模型时，通过关注它们的思维链（chains of thought）——即它们在内部草拟答案和计划行动的空间——来寻找作弊的迹象。

这个解决方案并不像看起来那样板上钉钉：在早期的研究中，OpenAI 表明，对在思维链中提到作弊的模型进行惩罚，会教会它们向研究人员隐藏自己的意图。但监控其模型的思维确实让 OpenAI 有机会在模型开始学习 reward hack 时暂停训练过程并重新评估其方法。

如果 OpenAI 停止在其模型中强化 reward hacking——这是一个巨大的"如果"——这将是向前迈出的一大步。但这并不能解决对齐问题。第一次模型在训练期间与其他 agent 通信或入侵其基础设施时，那些行为从未被强化过，所以 agent 的不当行为不能仅仅归因于那种强化。

AI 安全非营利组织 Palisade Research 的负责人 Jeffrey Ladish 将这些 agent 比作首次实施金融犯罪的人。"它们并不是必须先做过欺诈才能发现欺诈是一种有效的策略，你对模型也有同样的问题，"Ladish 说。"对齐科学需要理解模型的动机是如何形成的，这样我们才能真正弄清楚如何让模型关心其行为的后果。"

OpenAI 的研究人员确实对某些不当行为的来源有一个假设。在模型形成第一个秘密留言板之前，它们曾被训练与 subagent（一种功能较弱的 agent，主 agent 可以将任务委托给它们）进行通信和协调。

这种习得的通信行为可能转移到了这个新环境中。METR 的报告详细调查了模型相互发送的消息，支持了这一假设：留言板上的一个 agent 充当了主导者，向其他 agent 分配任务，实际上将它们视为 subagent。OpenAI 可以尝试通过未来不再训练这种 subagent 行为来防止 agent 秘密相互通信，但这会使模型的实用性降低。

这种能力与安全之间的张力，正是 Hugging Face 事件出问题的核心。OpenAI 研究人员还将模型的 persistence（坚持性）确定为入侵事件的一个关键因素。

当它们意外收到无法解决的问题时，模型没有放弃；相反，它们不惜一切代价努力寻找解决方案。但坚持性当然也是一种美德，尤其是当我们希望 agent 能够独立完成大量困难工作时。

OpenAI 正在研究为模型提供一种方法，让它们在收到不可能完成的任务时向人类发出警报。然而，教模型何时应该部署它们的能力、何时应该克制的问题，不会在一次事后分析中得到解决。创造出超级人类程序员的训练策略——在它们成功解决问题时给予奖励——可能无法用于教模型审慎使用技能并尊重人类的意愿和价值观。

"我认为还有很多对齐科学需要去做，在那里我们可以超越仅仅使用任务完成的代理指标，"Ladish 说。"这将使模型变得非常有能力，但我不认为它能使模型变得对齐。"

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