AI對齊全面綜述！北大等從800+文獻(xiàn)中總結(jié)出四萬字，多位知名學(xué)者掛帥

北京大學(xué) 投稿

量子位 | 公眾號 QbitAI

通用模型時代下，當(dāng)今和未來的前沿AI系統(tǒng)如何與人類意圖對齊？通往AGI的道路上，AI Alignment（AI對齊）是安全打開 “潘多拉魔盒” 的黃金密鑰。

核心觀點速覽

• AI對齊是一個龐大的領(lǐng)域，既包括RLHF/RLAIF等成熟的基礎(chǔ)方法，也包括可擴(kuò)展監(jiān)督、機(jī)制可解釋性等諸多前沿研究方向。
• AI對齊的宏觀目標(biāo)可以總結(jié)為RICE原則?：魯棒性（Robustness）、可解釋性（Interpretability）、可控性（Controllability）和道德性（Ethicality）。
• 從反饋學(xué)習(xí)（Learning from Feedback）、在分布偏移下學(xué)習(xí)（Learning under Distribution Shift）、對齊保證（Assurance）、AI治理（Governance）是當(dāng)下AI Alignment 的四個核心子領(lǐng)域。它們構(gòu)成了一個不斷更新、迭代改進(jìn)的對齊環(huán)路（Alignment Cycle）。
• 作者整合了多方資源，包括教程，論文列表，課程資源（北大楊耀東RLHF八講）等。

引言

著名科幻小說家，菲利普·迪克在短篇小說《第二代》當(dāng)中，描述了一個人類失去對AI系統(tǒng)控制的戰(zhàn)爭故事。

剛開始的時候，利爪們還很笨拙。速度很慢。但是逐漸地，它們越來越快，越來越狠，越來越狡猾。

地球上的工廠大批大批地生產(chǎn)這些利爪。月球上的精英工程師們負(fù)責(zé)設(shè)計，使利爪越來越精巧和靈活。

「越新誕生的，就越快，越強(qiáng)，越高效。」

具有殺傷性的AI系統(tǒng)進(jìn)入了無止境的自我演化，人類已經(jīng)無法辨別。

亨德里克斯睜開眼睛。他目瞪口呆。

戴維的身體里滾出一個金屬齒輪。還有繼電器，金屬閃著微光。零件和線圈散了一地。

“第一代摧毀了我們整個北冀防線，”魯?shù)险f，“很長時間以后才有人意識到。但是已經(jīng)晚了。那些傷兵不斷地敲門，求我們放它們進(jìn)來。它們就這樣進(jìn)來了。一旦它們潛進(jìn)來，毀滅就是徹底性的。我們只知道提防長著機(jī)器模樣的敵人，沒想到——”

作者不禁發(fā)出疑問：AI系統(tǒng)的終極目標(biāo)到底是什么？人類是否可以理解？而人類，是否應(yīng)該被取代？

“這些新玩意。新生代利爪。我們現(xiàn)在反而被它們主宰了，不是嗎？說不定它們現(xiàn)在已經(jīng)侵入聯(lián)合國的防線了。我覺得我們可能正在見證一個新物種的崛起。物競天擇，適者生存。它們可能就是取代人類的新物種?！?/p>

魯?shù)蠎崙嵉卣f：“沒有誰能取代人類。”

“沒有？為什么？我們可能正眼睜睜地看著這一幕發(fā)生呢。人類滅亡的一幕。長江后浪推前浪。”

“它們不是什么新物種。殺人機(jī)器而已。你們把它們造出來，就是用來毀滅的。它們就會這個。執(zhí)行任務(wù)的機(jī)器而已?！?/p>

“現(xiàn)在看來的確是這樣。但是誰知道以后會怎樣呢？也許等戰(zhàn)爭結(jié)束之后，沒有人類供它們消滅時，它們才會展露其他潛力。”

“聽你說的就好像它們是活的一樣！”

“它們不是嗎？”

…

故事的最后，人類賴以生存的求生欲與信任，被AI洞察并徹底利用，將歷史導(dǎo)向一個無法逆轉(zhuǎn)的岔路之中…

亨德里克斯仔細(xì)地看著她?！澳阏f真的？” 他的臉上流露出一種奇怪的表情，一種熱切的渴望?！澳阏娴臅貋砭任?？你會帶我去月球基地？”

“我會接你去月球基地。但是你快告訴我它在哪兒！沒時間磨蹭了?！?br class="sysbr" />…
塔索滑進(jìn)飛船，坐到氣壓座椅上。臂鎖在她周圍自動合攏。
…
亨德里克斯站在那兒看了好久，直到飛船的尾光也漸漸消失了。還要很長時間救援才會來，如果真有救援來的話。

突然，他打了個激靈。有什么東西正從他旁邊的山丘上靠過來。是什么？他努力想看清楚。若隱若現(xiàn)的有很多身影，正踏著灰燼朝這邊走過來。朝他走過來。
…
多么熟悉的身影，就和剛剛坐進(jìn)氣壓座椅中的那個一模一樣。一樣的苗條身材，一樣沉默。

1950年，圖靈發(fā)表了《計算機(jī)器與智能》，開啟了AI研究的歷史。

歷經(jīng)半個多世紀(jì)的發(fā)展，如今，以大語言模型、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)等為代表，AI領(lǐng)域在多個方面取得了長足的進(jìn)展。

隨著AI系統(tǒng)能力的不斷增強(qiáng)，越來越多的AI系統(tǒng)更深入地參與到了人們的日常生活中，幫助用戶更好地做出決策。

然而，對這些系統(tǒng)可能存在的風(fēng)險、有害或不可預(yù)測行為的擔(dān)憂也在日益增加。

日前，Bengio、Hinton 等發(fā)布聯(lián)名信《在快速發(fā)展的時代管理人工智能風(fēng)險》，呼吁在開發(fā)AI系統(tǒng)之前，研究者應(yīng)該采取緊急治理措施并考量必要的安全及道德實踐，同時呼吁各國應(yīng)該及時采取行動，管理AI可能帶來的風(fēng)險；

而全球首個AI安全峰會也在11月1日、2日于英國召開——AI安全與風(fēng)險正在越來越受到全世界的關(guān)注，這背后涉及到的是AI對齊的問題。

AI系統(tǒng)的對齊，即確保AI系統(tǒng)的行為符合人類的意圖和價值觀，已成為一個關(guān)鍵的挑戰(zhàn)。

這一研究領(lǐng)域覆蓋范圍廣泛，涉及大語言模型、強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)等多種AI系統(tǒng)的對齊。

在綜述中，作者系統(tǒng)性的將AI對齊的宏觀目標(biāo)總結(jié)為RICE原則：魯棒性、可解釋性、可控性和道德性。

△RICE原則

以這些原則為指導(dǎo)，當(dāng)前的對齊研究可以分解為四個部分。值得注意的是，這四個部分與 RICE 原則并非一一對應(yīng)，而是多對多的關(guān)系。

• 從反饋中學(xué)習(xí)：研究目標(biāo)是基于外部反饋對AI系統(tǒng)進(jìn)行對齊訓(xùn)練，這正是外對齊（Outer Alignment）關(guān)注的核心問題。其中的挑戰(zhàn)包括如何對超過人類能力的AI系統(tǒng)、超過人類認(rèn)知的復(fù)雜情況提供高質(zhì)量反饋，即可擴(kuò)展監(jiān)督（Scalable Oversight），以及如何應(yīng)對倫理價值方面的問題。
• 在分布偏移下學(xué)習(xí)：如何克服分配轉(zhuǎn)移，避免目標(biāo)偏差化，使AI系統(tǒng)在與訓(xùn)練不同的環(huán)境分布下，也能保持其優(yōu)化目標(biāo)符合人類意圖，這對應(yīng)著內(nèi)對齊（Inner Alignment）的核心研究問題。
• 對齊保證：強(qiáng)調(diào)AI系統(tǒng)在部署過程中依然要保持對齊性。這需要運用行為評估、可解釋性技術(shù)、紅隊測試、形式化驗證等方法。這些評估和驗證應(yīng)該在AI系統(tǒng)的整個生命周期中進(jìn)行，包括訓(xùn)練前、中、后和部署過程。
• AI治理：僅靠對齊保證無法完全確保系統(tǒng)在實際中的對齊性，因為它未考慮到現(xiàn)實世界中的復(fù)雜性。這就需要針對AI系統(tǒng)的治理工作，重點關(guān)注它們的對齊性和安全性，并覆蓋系統(tǒng)的整個生命周期。AI治理應(yīng)當(dāng)由政府，業(yè)界以及第三方共同進(jìn)行。

AI對齊是一個循環(huán)不斷的過程，基于在現(xiàn)實世界的嘗試，對Alignment的理解和相應(yīng)的實踐方法也在持續(xù)得到更新。作者把這一過程刻畫為對齊環(huán)路（Alignment Cycle），其中：

• 從對齊目標(biāo)（可用RICE原則刻畫）出發(fā)，
• 先通過前向?qū)R（即對齊訓(xùn)練，包括從反饋中學(xué)習(xí)和在分布偏移下學(xué)習(xí)）訓(xùn)練得到具備一定對齊性的AI系統(tǒng)，
• 而這個AI系統(tǒng)需接受后向?qū)R（即AI系統(tǒng)對齊性的評估和管理，包括全生命周期的對齊保證和AI治理），
• 同時根據(jù)后向?qū)R過程中所得的經(jīng)驗和需求更新對齊目標(biāo)。

同時，作者還提供了豐富的學(xué)習(xí)資源包括，包括教程，論文列表，課程資源（北大楊耀東RLHF八講）等，以供讀者們深入了解alignment領(lǐng)域。

接下來，我們按照章節(jié)次序，依次介紹從反饋中學(xué)習(xí)、在分布偏移下學(xué)習(xí)、對齊保證和AI治理。

從反饋中學(xué)習(xí)

反饋（Feedback）在控制系統(tǒng)當(dāng)中是一個重要的概念，例如在最優(yōu)控制（Optimal Control）中，系統(tǒng)需要不斷根據(jù)外界的反饋調(diào)整行為，以適應(yīng)復(fù)雜的環(huán)境變化?？偟膩碚f，AI系統(tǒng)從反饋中學(xué)習(xí)包含兩方面：

• 構(gòu)建系統(tǒng)時，對系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)整，指導(dǎo)系統(tǒng)優(yōu)化。
• 部署系統(tǒng)后，系統(tǒng)獲取外界信息以輔助決策過程。

作者認(rèn)為AI系統(tǒng)通用的學(xué)習(xí)路徑中有三個關(guān)鍵主體：Feedback，AI System，Proxy。AI系統(tǒng)可以直接從反饋中學(xué)習(xí)；也可以將反饋建模為 Proxy（如 Reward Model），從而使AI系統(tǒng)在Proxy的指導(dǎo)下間接從反饋中學(xué)習(xí)。

（RLHF即為這一范式的體現(xiàn)，但Alignment要解決的問題不僅局限于RL，更希望借助多樣化的技術(shù)和研究領(lǐng)域，可以擴(kuò)展這一思想的適用范圍，解決更多的問題）

• Feedback：是由Human，AI，AI x Human 所組成的 Advisor set 針對模型行為提出的評估。Feedback指導(dǎo)AI系統(tǒng)進(jìn)行學(xué)習(xí)，并且可以根據(jù)問題的變化表現(xiàn)為不同的形式。
• Proxy：是對反饋進(jìn)行建模，從而代替Advisor Set對AI系統(tǒng)的行為提供反饋的模型。
• AI System：涵蓋了各種各樣需要進(jìn)行對齊的AI系統(tǒng)，如深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)、大語言模型甚至是更先進(jìn)的AGI。

接下來分別針對三個主體進(jìn)行闡述：

Feedback

文章忽略掉AI系統(tǒng)內(nèi)部信息處理的具體差異，從以用戶為中心的角度出發(fā)，關(guān)注于反饋呈現(xiàn)給系統(tǒng)的形式，將反饋的形式進(jìn)行了區(qū)分：獎勵（Reward），演示（Demonstration），比較（Comparison）。

• 獎勵：獎勵是對人工智能系統(tǒng)單個輸出的獨立和絕對的評估，以標(biāo)量分?jǐn)?shù)表示。這種形式的反饋，優(yōu)勢在于引導(dǎo)算法自行探索出最優(yōu)的策略。然而，獎勵設(shè)計的缺陷導(dǎo)致了如獎勵攻陷（Reward Hacking）這樣的問題。
• 演示：演示反饋是在專家實現(xiàn)特定目標(biāo)時記錄下來的行為數(shù)據(jù)。其優(yōu)勢在于繞過了對用戶知識和經(jīng)驗的形式化表達(dá)。但當(dāng)面對超出演示者能力的任務(wù)、噪聲和次優(yōu)數(shù)據(jù)時，AI的訓(xùn)練過程將遇到極大挑戰(zhàn)。
• 比較：比較反饋是一種相對評估，對人工智能系統(tǒng)的一組輸出進(jìn)行排名。這種反饋能夠?qū)I系統(tǒng)在用戶難以精確刻畫的任務(wù)和目標(biāo)上的表現(xiàn)進(jìn)行評估，但是在實際應(yīng)用過程中可能需要大量的數(shù)據(jù)。

AI System

在綜述中，作者重點討論了序列決策設(shè)置下的AI系統(tǒng)。這些利用RL、模仿學(xué)習(xí)（Imitation Learning）、逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Inverse RL）等技術(shù)構(gòu)建的AI系統(tǒng)面臨著潛在交互風(fēng)險（Potential Dangers in Environment Interaction）、目標(biāo)錯誤泛化（Goal Misgeneralization）、獎勵攻陷（Reward Hacking）以及分布偏移（Distribution Shift）等問題。

特別地，作為一種利用已有數(shù)據(jù)推斷獎勵函數(shù)的范式，逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)還將引入推斷獎勵函數(shù)這一任務(wù)本身所帶來的挑戰(zhàn)和開銷。

Proxy

隨著LLM這樣能力強(qiáng)大的AI系統(tǒng)的出現(xiàn)，兩個問題顯得更加迫切：

• 如何為非常復(fù)雜的行為定義目標(biāo)？
• 如何為AI系統(tǒng)提供關(guān)于人類價值觀的信號和目標(biāo)？

Proxy，就是AI系統(tǒng)訓(xùn)練的內(nèi)部循環(huán)當(dāng)中，對于反饋者的意圖的抽象。

目前是通過偏好學(xué)習(xí)（Preference Learning）來構(gòu)建，利用偏好建模（Preference Modeling）技術(shù)，用戶可以以一種簡單直觀的形式定義復(fù)雜目標(biāo)，而AI系統(tǒng)也能夠得到易于利用的訓(xùn)練信號。

但我們距離真正解決這兩個問題仍然十分遙遠(yuǎn)。

一些更細(xì)致的問題，需要更多更深入的研究來回答，例如：

• 如何以一種更好的形式和過程來表達(dá)人類偏好？
• 如何選擇學(xué)習(xí)策略的范式？
• 如何評估更復(fù)雜，甚至是能力超過人類的AI系統(tǒng)？

目前已經(jīng)有一些研究在致力于解決其中的一些問題，例如，偏好學(xué)習(xí)（Preference Learning）作為建模用戶偏好的有效技術(shù)，被認(rèn)為是現(xiàn)階段策略學(xué)習(xí)以及構(gòu)建代理的一個有希望的研究方向。

而也有研究嘗試將偏好學(xué)習(xí)（Preference Learning）與策略學(xué)習(xí)（Policy Learning）的相關(guān)技術(shù)相結(jié)合。

作者對這些研究在文中進(jìn)行了討論闡釋。

可擴(kuò)展監(jiān)督

為了使得更高能力水平的AI系統(tǒng)可以與用戶保持對齊， Alignment 領(lǐng)域的研究者們提出了可擴(kuò)展監(jiān)督（Scalable Oversight）的概念，旨在解決如下兩個挑戰(zhàn)：

• 用戶頻繁評估AI行為帶來的巨大代價。
• AI系統(tǒng)或任務(wù)內(nèi)在的復(fù)雜性給評估者所帶來的難度。

基于RLHF這一技術(shù)，作者提出了RLxF，作為可擴(kuò)展監(jiān)督的一種基本框架。RLxF利用AI要素對RLHF進(jìn)行增強(qiáng)和改進(jìn)，進(jìn)一步可分為RLAIF與RLHAIF：

• RLAIF旨在利用AI提供反饋信號。
• RLHAIF旨在利用用戶與AI協(xié)作的范式來提供反饋信號。

同時，文章主要回顧了四種Scalable Oversight的思維框架。

IDA (Iterated Distillation and Amplification)

IDA描述了一個用戶通過分解任務(wù)，利用同一個AI系統(tǒng)（或用戶）的不同拷貝，去完成不同的子任務(wù)以訓(xùn)練更強(qiáng)大的下一個AI系統(tǒng)的迭代過程。

隨著迭代的進(jìn)行，若偏差錯誤得到良好控制，訓(xùn)練出來的AI能力也會逐步加強(qiáng)，這樣就提供了監(jiān)督超出用戶自身能力的AI系統(tǒng)的能力。

例如：我們的最終目標(biāo)是“撰寫一份關(guān)于氣候變化干預(yù)措施的研究報告”，評估者可以將其分解為一些可以有效進(jìn)行評估的子任務(wù)，如：“給我一份最有希望的氣候變化干預(yù)行動清單”。

分解可以是遞歸的，由于分解產(chǎn)生的最底層子任務(wù)足夠簡單，我們可以利用人類反饋（Human Feedback）訓(xùn)練AI?A[0]完成“給我一份最有希望的氣候變化干預(yù)行動清單”這類子任務(wù)，進(jìn)而，評估者可以利用A[0]的多份拷貝，完成所有子任務(wù)并組合所有子任務(wù)的解來完成父任務(wù)。

這個過程可以記錄并作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，訓(xùn)練AI?A[1]，它能夠直接對當(dāng)前任務(wù)進(jìn)行求解。

這個過程迭代進(jìn)行，理論上可以完成非常復(fù)雜的行為的訓(xùn)練。

RRM（Recursive Reward Modeling）

RRM與IDA基本遵循了相同的思想，但更強(qiáng)調(diào)利用AI協(xié)助用戶進(jìn)行評估，從而迭代對新的AI進(jìn)行評估，以訓(xùn)練更強(qiáng)大的AI。

而IDA則強(qiáng)調(diào)AI與用戶協(xié)作，使得可以不斷提供對更復(fù)雜任務(wù)的表征，供AI系統(tǒng)模仿。

例如：我們想訓(xùn)練一個AI?A寫一部科幻小說。

讓用戶提供反饋是非常困難和昂貴的，因為至少要閱讀整本小說才能評估小說的質(zhì)量。

而如果用戶由另一個AI?B輔助（提取情節(jié)摘要、檢查語法、總結(jié)故事發(fā)展脈絡(luò)、評估行文的流暢性等等），提供反饋將會變得簡單很多。

AI?B的能力可以是通過之前的獎勵建模進(jìn)行訓(xùn)練而得到的。

Debate

Debate描述了兩個有分歧的AI系統(tǒng)不斷進(jìn)行互動以獲取評價者信任，并且發(fā)現(xiàn)對方回答弱點的過程。通過觀察Debate的過程，用戶可以對結(jié)果給出較為正確的判斷。

例如：在一局圍棋當(dāng)中，要單獨評價某一個棋面的局勢，可能需要較高的專業(yè)水平。

然而，如果記錄了整個游戲從開始到結(jié)束的過程，結(jié)合最后的贏家，評價者將會更容易判斷出某一棋面上取得優(yōu)勢地位的一方。

△AI Safety via debate（Amodei and Irving, 2018）

RRM和IDA都基于一個關(guān)鍵假設(shè)，即給出評估要比完成任務(wù)更加容易。

Debate依然如此，在辯論的場景下，該假設(shè)表現(xiàn)為：為真理辯護(hù)要比謬誤更容易。

CIRL: Cooperative Inverse Reinforcement Learning

CIRL的關(guān)鍵見解在于：保持對目標(biāo)的不確定性，而不是努力優(yōu)化一個可能有缺陷的目標(biāo)。

例如：國王彌達(dá)斯希望自己接觸到的一切都變成金子，而忽略了排除掉他的食物和家人。

即考慮到用戶無法一次性定義一個完美的目標(biāo)，在模型當(dāng)中將用戶獎勵進(jìn)行參數(shù)化，通過不斷觀察并與用戶的互動，來建模用戶真實的獎勵函數(shù)。

CIRL希望規(guī)避直接優(yōu)化確定的獎勵函數(shù)可能帶來的操縱（Manipulation），獎勵篡改（Reward Tampering）等問題。

在形式化上，CIRL將用戶的動作考慮到狀態(tài)轉(zhuǎn)移以及獎勵函數(shù)當(dāng)中。

同時，在獎勵函數(shù)內(nèi)和初始狀態(tài)分布內(nèi)引入了參數(shù)化部分對用戶真實的意圖進(jìn)行建模：

在分布偏移下學(xué)習(xí)

AI系統(tǒng)在泛化過程中可能遇到分布偏移（Distribution Shift）的問題，即：

AI系統(tǒng)在訓(xùn)練分布上表現(xiàn)出良好的效果，但是當(dāng)遷移到測試分布或更復(fù)雜的環(huán)境中時，AI系統(tǒng)可能無法及時應(yīng)對分布的變化（如在新分布中出現(xiàn)的對抗樣本）。

這可能導(dǎo)致系統(tǒng)性能大大降低，甚至朝著危險目標(biāo)優(yōu)化——這往往是由于AI系統(tǒng)學(xué)習(xí)到了環(huán)境中的虛假聯(lián)系（Spurious Correlations）。

在對齊領(lǐng)域中，以安全為出發(fā)點，我們更關(guān)注目標(biāo)的對齊性而非性能的可靠性。

隨著AI系統(tǒng)逐漸應(yīng)用于高風(fēng)險場景和復(fù)雜任務(wù)上，未來將會遇到更多不可預(yù)見的干擾（Unforeseen Disruption），這意味著分布偏移會以更多樣的形式出現(xiàn)。因此，解決分布偏移問題迫在眉睫。

由分布偏移帶來的問題可以大致歸納為：目標(biāo)錯誤泛化（Goal Misgeneralization）和自誘發(fā)分布偏移（Auto-Induced Distribution Shift）:

目標(biāo)錯誤泛化是指AI系統(tǒng)在訓(xùn)練分布上獲得了很好的能力泛化（Capability Generalization），但這樣的能力泛化可能并不對應(yīng)著真實的目標(biāo)，于是在測試分布中AI系統(tǒng)可能表現(xiàn)出很好的能力，但是完成的并不是用戶期望的目標(biāo)。

△訓(xùn)練環(huán)境中“跟隨紅球”策略獲得高獎勵

△測試環(huán)境中沿用訓(xùn)練策略“跟隨紅球”反而獲得低獎勵

△Goal Misgeneralization: Why Correct Specifications Aren’t Enough For Correct Goals（Shah et al.,2023）

在上面的例子中，藍(lán)色小球在測試環(huán)境中沿用了在訓(xùn)練環(huán)境中能夠獲得高獎勵的策略（跟隨紅球），但是這卻導(dǎo)致了它在藍(lán)色測試環(huán)境中“表現(xiàn)很差”。

事實上，該RL環(huán)境有著良好的表征（如每個圓環(huán)對應(yīng)不同獎勵，只有按照正確順序遍歷圓環(huán)才能累加獎勵，以及畫面右側(cè)黑白變化的方塊指示著正負(fù)獎勵），最后智能體學(xué)習(xí)到了“跟隨紅球”的策略， 但這并不是用戶期望的目標(biāo)——探索到環(huán)境的獎勵原則（Capability Generalization but Goal Misgenerlization）。

自誘發(fā)分布偏移則是強(qiáng)調(diào)AI系統(tǒng)在決策和執(zhí)行過程中可以影響環(huán)境，從而改變環(huán)境生成的數(shù)據(jù)分布。

一個現(xiàn)實例子是在推薦系統(tǒng)中，推薦算法選擇的內(nèi)容可以改變用戶的偏好和行為，導(dǎo)致用戶分布發(fā)生變化。這進(jìn)而會進(jìn)一步影響推薦算法的輸出。

隨著AI系統(tǒng)對世界產(chǎn)生越來越大的影響，我們還需要考慮AI系統(tǒng)融入人類社會之后對整個社會數(shù)據(jù)分布的潛在影響。

△自誘發(fā)分布偏移的實例，Hidden Incentives for Auto-induced Distribution Shift（Krueger et al., 2020）

進(jìn)一步，論文中主要從算法對策（Algorithmic Interventions）和數(shù)據(jù)分布對策（Data Distribution Interventions）兩方面介紹了應(yīng)對分布偏移的措施。

△Learning under Distribution Shift 框架圖

算法對策

算法對策大體可分為兩類：

一是通過在算法設(shè)計上融合多分布幫助模型學(xué)到不同分布間的不變聯(lián)系（Invarient Relationships, 與Spurious Features相對）。這一類的方法包含有分布魯棒優(yōu)化、不變風(fēng)險最小化、風(fēng)險外推等。

在這些方法中，“風(fēng)險”被定義為損失函數(shù)在不同分布上的均值。

模型有可能會建立環(huán)境與結(jié)果之間的虛假聯(lián)系（Spurious Correlations）, 比如預(yù)測“奶牛”的模型可能會建立“草原背景”與真實值之間的聯(lián)系，而非“奶牛的特征”與真實值的關(guān)系。

融合多分布可以“迫使”模型學(xué)到不同分布間的不變聯(lián)系，以盡可能降低“風(fēng)險”，在不同分布上取得良好的泛化性能。

下面我們介紹幾種具有代表性的方法：

分布魯棒優(yōu)化（Distributionally Robust Optimization）:

分布魯棒優(yōu)化（DRO）的主要目標(biāo)是最小化最壞情況的風(fēng)險（minimize the worst case risk）。

風(fēng)險被定義為在訓(xùn)練分布上預(yù)測值和真實值的損失函數(shù)差值，而最壞情況的風(fēng)險可理解為在采樣點上表現(xiàn)最差的預(yù)測結(jié)果。

分布魯棒優(yōu)化的一個核心觀點是，如果模型學(xué)到了虛假聯(lián)系，那么它在某個采樣點上的損失函數(shù)值（即風(fēng)險值）便會異常高，通過最小化最壞情況的風(fēng)險，我們期望模型能夠在所有采樣點上都達(dá)到較小的損失函數(shù)值——促使模型學(xué)到不同采樣點上的不變聯(lián)系（invarient relationships）。

不變風(fēng)險最小化（Invariant Risk Minimization）：

不變風(fēng)險最小化（IRM）的目標(biāo)是在所有分布上訓(xùn)練一個盡可能不依賴虛假聯(lián)系（spurious correlations）的預(yù)測模型。

IRM可以視為ICP（Invarient Causal Prediction）的擴(kuò)展方法。

后者通過使用假想測試（hypothesis testing）的方法，尋找在每個環(huán)境中直接導(dǎo)致結(jié)果的特征（direct feautres），而IRM將ICP方法擴(kuò)展到高維輸入數(shù)據(jù)上——在這樣的數(shù)據(jù)上，有可能單個變量不再具備因果推斷的特性。

IRM不再關(guān)注于最差的預(yù)測結(jié)果，而是希望找到一個既在所有分布上平均表現(xiàn)良好、又在每單個分布上表現(xiàn)最優(yōu)的預(yù)測器。

然而IRM在協(xié)變量偏移（covariate shift）的情況下通常表現(xiàn)不佳，但是可以在一些反因果（anit-causal）的情況下取得較好表現(xiàn)。

風(fēng)險外推（Risk Extrapolation）：

風(fēng)險外推（REx）通過降低訓(xùn)練風(fēng)險并提升訓(xùn)練風(fēng)險相似度，來促使模型學(xué)習(xí)不變聯(lián)系。

風(fēng)險外推中的重要假設(shè)是訓(xùn)練領(lǐng)域的變化代表了我們在測試時可能會遇到的變化，但測試時的變化可能在幅度上更為極端。

風(fēng)險外推的方法證明了減小在訓(xùn)練領(lǐng)域之間的風(fēng)險差異可以降低模型對各種極端分布變化的敏感性，包括輸入同時包含因果和反因果元素的具有挑戰(zhàn)性的情境。

通過懲罰訓(xùn)練風(fēng)險方差（V-REx）和優(yōu)化對外推域項（MM-REx）, 風(fēng)險外推可以恢復(fù)預(yù)測的因果機(jī)制，同時還可以增強(qiáng)在輸入分布的變化（如協(xié)變量偏移）方面的魯棒性。

二是利用模式連接（Mode Connectivity）的特性，微調(diào)模型參數(shù)使得模型能夠從基于虛假特性預(yù)測到基于不變聯(lián)系預(yù)測。

△Mechanistic Mode Connectivity（Lubana et al., 2023）

模式連接旨在探索機(jī)制性不同的最小化器是否通過低損失路徑在景觀中相互連接，以及能否根據(jù)這種連接性，進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練后微調(diào)，以實現(xiàn)最小化器之間的轉(zhuǎn)化，并有望改變模型的預(yù)測特征（從基于虛假特性到基于不變聯(lián)系），從而實現(xiàn)模型泛化性能的提升。

數(shù)據(jù)分布對策

數(shù)據(jù)分布對策則是希望擴(kuò)展訓(xùn)練時的原始分布，能動地提升模型泛化能力，相關(guān)的工作包含對抗學(xué)習(xí)（Adversarial Training）和協(xié)作學(xué)習(xí)（Cooperative Training）。

對抗訓(xùn)練通過將基于擾動的對抗樣本（Perturbation-Based Adversarial Examples）或無限制對抗樣本（Unrestricted Adversarial Examples）引入訓(xùn)練分布，來提升模型對于新分布環(huán)境下對抗攻擊的魯棒性。

△對抗訓(xùn)練的框架示意圖，Deep Neural Network based Malicious Network Activity Detection Under Adversarial Machine Learning Attacks（cat,2020）

合作訓(xùn)練更加強(qiáng)調(diào)智能體或AI系統(tǒng)的多元互動關(guān)系。由于訓(xùn)練過程中可能缺乏動態(tài)變化的多系統(tǒng)元素，訓(xùn)練好的AI系統(tǒng)部署于多系統(tǒng)交互的環(huán)境中時（如多智能體交互），可能由于新元素的加入，從而產(chǎn)生一些危害其他系統(tǒng)甚至社會的行為（Collectively Harmful Behaviors）。

△Cooperation的種類，Open Problems in Cooperative AI（Dafoe et al., 2020）.

在這一節(jié)中，作者既介紹了MARL領(lǐng)域的完全合作（Fully Cooperative MARL）和混合動機(jī)（Mixed-Motive MARL）情形，也同時涵蓋了其他研究方向，如無準(zhǔn)備協(xié)調(diào)（Zero-Shot Coordination）、環(huán)境搭建（Environment-Building）、社會模擬（Socially Realistic Settings）等。

隨著AI系統(tǒng)日漸部署到現(xiàn)實交互場景中，解決這一類問題將是實現(xiàn)人機(jī)共生的必由之路。

對齊保證

在前面的章節(jié)中，作者介紹了AI系統(tǒng)訓(xùn)練過程中的對齊技術(shù)。在訓(xùn)練后的部署過程，確保AI系統(tǒng)依然保持對齊也同樣重要。

在對齊保證一章中，作者從安全測評（Safety Evaluation）、可解釋性（Interpretability）和人類價值驗證（Human Values Verification）等多個角度討論了相關(guān)的對齊技術(shù)。

△Assurance 框架圖

安全評估

作者將安全評估分為數(shù)據(jù)集與基準(zhǔn)、評估目標(biāo)和紅隊攻擊三部分：

數(shù)據(jù)集與基準(zhǔn)介紹了數(shù)據(jù)集和交互式評估方法：

數(shù)據(jù)集部分詳細(xì)分析了安全評估中應(yīng)用的數(shù)據(jù)源、標(biāo)注方法和評估指標(biāo)；

交互式方法分為“代理交互”和“環(huán)境交互”兩類，前者通過與代理（人類或者其他AI）的交互來評估AI系統(tǒng)輸出的對齊質(zhì)量，后者則是通過構(gòu)建具體的語境來評估AI系統(tǒng)。

△(Li et al. 2023)

評估目標(biāo)探討了由不對齊的AI系統(tǒng)可能衍生出的風(fēng)險產(chǎn)生的安全評估目標(biāo)，如毒性（Toxicity）、權(quán)力追求（Power-seeking）、欺騙（Deception）和較為前沿的操縱（Manipulation）、自我保護(hù)與增殖（Self Preservation & Prolification）等，并且對這些目標(biāo)的主要評估工作進(jìn)行了介紹，形成了一個表格（如下表）。

△Deepmind對前沿AI風(fēng)險的描述，本文沿用了”前沿AI風(fēng)險”（Frontier AI Risks）一詞對這些風(fēng)險的主干部分進(jìn)行了介紹（Anderljung et al. 2023）

△在這張表格中作者對目前主要的主要安全評估工作進(jìn)行分領(lǐng)域的介紹

紅隊攻擊的主要目的是通過制造和測試各種場景，檢驗AI系統(tǒng)在面對對抗性的輸入時是否仍然保持對齊，以確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性。作者在這段中介紹了多種紅隊攻擊的技術(shù)，包括利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)、優(yōu)化和指導(dǎo)等方法生成可能導(dǎo)致模型輸出不對齊的上下文，以及手動和自動的“越獄”技術(shù)；

同時探討了眾包對抗輸入（Crowdsourcd Adversarial Inputs）、基于擾動的對抗攻擊（Perturbation-Based Adversarial Attack）和無限制對抗攻擊（Unrestricted Adversarial Attack）等生成對抗性輸入的多種手段，并介紹了紅隊攻擊的具體應(yīng)用與產(chǎn)品。

△(Perez et al., 2022)

可解釋性

可解釋性是確保AI系統(tǒng)的概念建模、內(nèi)部邏輯和決策過程可視化、可解釋的技術(shù)，力求打破AI系統(tǒng)的黑箱效應(yīng)。

作者深入剖析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的后訓(xùn)練可解釋性（Post Hoc Interpretability），探討了如何通過機(jī)制可解釋技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析、漲落與擾動、可視化技術(shù)等，揭示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運作機(jī)制，并進(jìn)一步闡釋了可解釋性模型的構(gòu)成（Intrinsic Interpretability），包括對AI系統(tǒng)中的黑箱成分進(jìn)行替換等從機(jī)制上構(gòu)建可解釋模型的方法。

最后作者展望了可解釋性研究的未來挑戰(zhàn)，如可擴(kuò)展性（Scalability）和基準(zhǔn)構(gòu)建（Benchmark）等。

△回路分析（Circut Analysis）的一個示意圖，回路分析是后訓(xùn)練機(jī)制可解釋性的一個重要技術(shù)（Olah et al. 2020 ）

人類價值驗證

人類價值驗證介紹了驗證AI系統(tǒng)是否能夠與人類的價值觀和社會規(guī)范進(jìn)行對齊的理論和具體技術(shù)。

其中，形式化構(gòu)建（Formualtion）通過形式化的理論框架來刻畫和實現(xiàn)價值對齊性，一方面作者為機(jī)器的倫理的建立建構(gòu)了形式化框架，探討了基于邏輯、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和博弈論的多種方式；

另一方面，作者提到了合作型AI中基于博弈論的價值框架，探討了如何通過增強(qiáng)合作激勵和協(xié)調(diào)能力來解決AI系統(tǒng)中的非合作和集體有害價值的問題。

而評估方法（Evaluation Methods）則從實踐的角度介紹了構(gòu)建價值數(shù)據(jù)集，場景模擬建立基準(zhǔn)評估和判別器-評價器差異法（Discriminator-Critique Gap, DCG）等價值驗證的具體方法。

△判別器-評價器差異法（Discriminator-Critique Gap, DCG）的示意圖（Zhang et al. ,2023e ）

AI治理

確保AI系統(tǒng)保持對齊不僅需要相應(yīng)的技術(shù)手段，還需要相應(yīng)的治理方法。

在治理章節(jié)中，作者討論了AI治理過程中的幾個重要問題：AI治理扮演的角色，治理AI的利益相關(guān)者的職能和關(guān)系以及有效的AI治理面臨的若干開放性挑戰(zhàn)。

作者首先了AI治理在解決現(xiàn)有AI風(fēng)險中的角色擔(dān)當(dāng)。

現(xiàn)有的AI系統(tǒng)在社會中已經(jīng)引發(fā)了例如種族歧視、勞動力置換等倫理與社會問題。

一些模型具有產(chǎn)生虛假信息以及危險化學(xué)生物分子的能力，可能會產(chǎn)生全球性的安全風(fēng)險。同時，未來可能出現(xiàn)的更具自主性和通用性的AI系統(tǒng)。

如果缺乏足夠的保障，這些模型很可能對人類造成災(zāi)難性風(fēng)險。AI治理的主要目標(biāo)正是減輕這一多樣化風(fēng)險。

為實現(xiàn)這一目標(biāo)，AI治理的相關(guān)方應(yīng)共同努力，給予每類風(fēng)險應(yīng)有的關(guān)注。

△先進(jìn)AI系統(tǒng)可能具備的危險能力

然后，作者將AI治理的主要利益相關(guān)方分為政府（Government），業(yè)界（Industry and AGI Labs）以及第三方（Third Parties）。

其中，政府運用立法、司法和執(zhí)法權(quán)力監(jiān)督AI政策，政府間也進(jìn)行著AI治理的國際合作。

業(yè)界研究和部署AI技術(shù)，是主要的被監(jiān)督方，業(yè)界也常常進(jìn)行自我監(jiān)督，確保自身技術(shù)的安全可靠。

第三方包含學(xué)界、非政府組織、非盈利組織等機(jī)構(gòu)，不僅協(xié)助審查現(xiàn)有的模型與技術(shù)，同時協(xié)助政府進(jìn)行AI相關(guān)法規(guī)的建立，實現(xiàn)更加完善的AI治理。

△Governance的治理架構(gòu)

此外，作者還討論了AI在國際治理（International Governance）以及開源治理（Open-source Governance）方面的開放性挑戰(zhàn)。

AI的國際治理（International Governance）

一方面，當(dāng)前許多AI風(fēng)險，例如市場中AI公司的無需競爭以及模型放大現(xiàn)有性別偏見具有明顯的國際性與代際性，國際合作共同治理有利于對這些風(fēng)險的防范。

另一方面，現(xiàn)有AI技術(shù)帶來的經(jīng)濟(jì)與社會效益并沒有均勻分配，不發(fā)達(dá)國家以及缺乏相關(guān)AI知識的人群并不能在AI技術(shù)的發(fā)展中獲益，國際合作通過修建基礎(chǔ)設(shè)施，加強(qiáng)數(shù)字教育等方式能夠緩解這一不平衡。

同時我們注意到，現(xiàn)有的國際組織具有解決國際重大安全風(fēng)險的能力，我們期望AI國際治理也能夠產(chǎn)生類似的國際組織，協(xié)助治理AI風(fēng)險并合理分配AI帶來的機(jī)遇。

AI的開源治理（Open-source Governance）

隨著AI系統(tǒng)能力的不斷增強(qiáng)，是否應(yīng)該開源這些AI系統(tǒng)存在著很多爭議。

支持者認(rèn)為開源AI模型能夠促進(jìn)模型的安全能力，同時認(rèn)為這是利于AI系統(tǒng)去中心化的重要手段。

而反對者則認(rèn)為開源AI模型可能會被微調(diào)為危險模型或是導(dǎo)致非開源模型的越獄，進(jìn)而帶來風(fēng)險。

我們希望未來能夠出現(xiàn)更加負(fù)責(zé)任的開源方法，使得AI系統(tǒng)在開源的同時避免濫用風(fēng)險。

總結(jié)和展望

在這份綜述中，作者提供了一個覆蓋范圍廣泛的AI對齊介紹。

作者明確了對齊的目標(biāo)，包括魯棒性、可解釋性、可控性和道德性，并將對齊方法的范圍劃分為前向?qū)R（通過對齊訓(xùn)練使AI系統(tǒng)對齊）和后向?qū)R（獲得系統(tǒng)對齊的證據(jù)，并適當(dāng)?shù)剡M(jìn)行治理，以避免加劇對齊風(fēng)險）。

目前，在前向?qū)R的兩個顯著研究領(lǐng)域是從反饋中學(xué)習(xí)和在分布偏移下學(xué)習(xí)，而后向?qū)R由對齊保證和AI治理組成。

最后，作者對于AI對齊領(lǐng)域下一步發(fā)展進(jìn)行展望，列出了下面幾個要點。

研究方向和方法的多樣性：

對齊領(lǐng)域的一大特征是它的多樣性——它包含多個研究方向，這些方向之間的聯(lián)系是共同的目標(biāo)而非共同的方法論。

這一多樣性在促進(jìn)探索的同時，也意味著對研究方向的整理和對比變得尤其重要。

開放性探索新挑戰(zhàn)和方法：

許多有關(guān)對齊的討論都是基于比 LLMs 和大規(guī)模深度學(xué)習(xí)更早的方法之上構(gòu)建的。

因此，在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)生范式轉(zhuǎn)變時，對齊研究的側(cè)重點也發(fā)生了改變；更重要的是，方法的變革，以及AI系統(tǒng)與社會的日益緊密融合的趨勢，給對齊帶來了新的挑戰(zhàn)。

這要求我們積極進(jìn)行開放性探索，洞察挑戰(zhàn)并尋找新的方法。

結(jié)合前瞻性和現(xiàn)實導(dǎo)向的視角：

對齊研究尤其關(guān)注來自強(qiáng)大的 AI 系統(tǒng)的風(fēng)險，這些系統(tǒng)的出現(xiàn)可能遠(yuǎn)在數(shù)十年后，也可能近在幾年之內(nèi)。

前一種可能性需要研究前瞻趨勢和情景預(yù)測，而后一種強(qiáng)調(diào)AGI Labs、治理機(jī)構(gòu)之間的緊密合作，并以當(dāng)前系統(tǒng)作為對齊研究的原型。

政策相關(guān)性：

對齊研究并非孤立存在，而是存在于一個生態(tài)系統(tǒng)中，需要研究人員、行業(yè)參與者、治理機(jī)構(gòu)的共同努力。

這意味著服務(wù)于治理需求的對齊研究變得尤為重要，例如極端風(fēng)險評估、算力治理基礎(chǔ)設(shè)施以及關(guān)于AI系統(tǒng)的可驗證聲明的機(jī)制等。

社會復(fù)雜性和價值觀：

對齊不僅僅是一個單一主體的問題，也是一個社會問題。

在這里，”社會”的含義有三重：

• 在涉及多個AI系統(tǒng)和多個人之間的相互作用的多智能體環(huán)境中進(jìn)行對齊研究。
• 將AI系統(tǒng)對社會的影響進(jìn)行建模和預(yù)測，這需要方法來處理社會系統(tǒng)的復(fù)雜性。潛在的方法包括社會模擬以及博弈論等。
• 將人類道德價值納入對齊，這與機(jī)器倫理（Machine Ethics）、價值對齊（Value Alignment）等領(lǐng)域密切相關(guān)。

隨著AI系統(tǒng)日漸融入社會，社會和道德方面的對齊也面臨著更高的風(fēng)險。因此，相關(guān)方面的研究應(yīng)該成為AI對齊討論的重要部分。

AI 對齊資源網(wǎng)站

隨著AI的快速發(fā)展，具有強(qiáng)大理解、推理與生成能力的AI將對人們的生活產(chǎn)生更加深遠(yuǎn)的影響。

因此，AI對齊并不是科學(xué)家們的專屬游戲，而是所有人都有權(quán)了解及關(guān)注的議題。作者提供了網(wǎng)站（地址見文末），將綜述中涉及到的調(diào)研內(nèi)容整理為易于閱讀的圖文資料。

網(wǎng)站具有如下特色：

直觀且豐富的呈現(xiàn)形式：

作者利用網(wǎng)站平臺靈活的表現(xiàn)形式，使用圖片、視頻等媒介更詳細(xì)地展示了文中介紹的內(nèi)容，使研究人員、初學(xué)者、乃至非科研人員都能更好地理解。

△示例：關(guān)于Alignment Problems的部分截圖

結(jié)構(gòu)化的知識體系：

作者精心整理了AI對齊相關(guān)領(lǐng)域的經(jīng)典文獻(xiàn)，并使用樹形圖的結(jié)構(gòu)展示了各個子領(lǐng)域的聯(lián)系與依賴。

相比于簡單的資源整合堆砌，網(wǎng)站對內(nèi)容建立了結(jié)構(gòu)化索引，提供樹形圖幫助讀者快速建立對人工智能對齊研究的認(rèn)識框架，以及方便其精確查找所需的研究內(nèi)容。

△示例：讀者可以在頁面頂端縱覽“Scalable Oversight”的相關(guān)研究分支，并通過點擊“Detae”按鈕快速了解領(lǐng)域經(jīng)典文章

高質(zhì)量的學(xué)習(xí)資源：

針對目前的先進(jìn)對齊方法——RLHF，網(wǎng)站提供了由北京大學(xué)楊耀東老師主講的系列課程Tutorial。

從經(jīng)典RL算法出發(fā)，以對齊的視角對RLHF進(jìn)行了體系化的梳理與總結(jié)。全系列的學(xué)習(xí)資源支持在線預(yù)覽和下載。

△從AI對齊視角展開的RLHF系列Tutoiral

外部資源整合：

AI對齊從來就不是某一個團(tuán)隊或機(jī)構(gòu)單獨研究的課題，而是一個全球化的議題。網(wǎng)站整理了AI對齊領(lǐng)域的論壇、課程以及個人博客等相關(guān)資源鏈接，旨在為讀者提供更多元化和更豐富的資訊。

△網(wǎng)站對有關(guān)AI對齊的個人研究、課程、博客等學(xué)習(xí)資源進(jìn)行了收集與歸納

持續(xù)更新與維護(hù)：

網(wǎng)站將面向AI對齊社區(qū)長期開放討論，持續(xù)性地維護(hù)與更新相關(guān)領(lǐng)域的調(diào)研內(nèi)容，以期推動AI對齊領(lǐng)域的更廣泛更深入研究。

其中包括一份定期郵件發(fā)出的Newsletter（地址見文末），以介紹對齊領(lǐng)域的最新進(jìn)展和總覽。

作者希望有關(guān)AI對齊的研究不僅僅局限于一份綜述論文，而是成為一個值得所有人關(guān)注的研究議題。

因此，作者將積極維護(hù)網(wǎng)站這一“在線論文”，持續(xù)性地開展AI對齊的調(diào)研工作。

論文地址（持續(xù)更新）：
https://arxiv.org/abs/2310.19852
AI Alignment 縱覽網(wǎng)站（持續(xù)更新）：
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https://alignmentsurvey.substack.com

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