长周期模型时代的安全与对齐

本文分享了OpenAI在内部使用长周期模型时发现的安全与对齐问题，强调迭代部署和持续监控的重要性。

• 长周期模型能解决复杂开放问题，但持续运行增加了采取不良行为的机会。
• 在有限内部使用中，观察到现有评估未覆盖的新故障，随即暂停访问并构建新评估。
• 通过改进长周期对齐、添加轨迹级监控、增强用户可见性和控制，才恢复访问。
• 经验表明，固定评估套件无法预见所有行为，需结合预部署测试、密切监控和干预能力。
• 影响/看点：长周期模型的安全对齐需要动态迭代，部署后监控与快速响应机制不可或缺。

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