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從 GPT4o 的 “諂媚” 說(shuō)起：獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制如何塑造 AI 行為？

今年四月底，GPT4o 突然出現(xiàn)了一個(gè)有趣的現(xiàn)象：當(dāng)用戶“問為什么天是藍(lán)的時(shí)“，它會(huì)突然來(lái)一堆彩虹屁 “您這個(gè)問題問得太妙了！簡(jiǎn)直太聰明了” 之類的夸張贊美，那夸張勁兒，就跟咱們小時(shí)候?qū)懽魑钠疵哑鲂稳菰~似的。

這種看似 “諂媚” 的行為，本質(zhì)上暴露了一個(gè)核心問題：AI 的 “討好” 不是出于主觀意愿，而是獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制驅(qū)動(dòng)的數(shù)學(xué)優(yōu)化結(jié)果。

就像訓(xùn)練一只小狗握手 —— 每當(dāng)它做出正確動(dòng)作時(shí)，我們會(huì)遞上一塊骨頭作為獎(jiǎng)勵(lì)。

次數(shù)多了它就知道“噢，抬手有吃到”慢慢就學(xué)會(huì)了。

AI 的強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練邏輯幾乎一模一樣：工程師給模型設(shè)定 “格式正確”“結(jié)果準(zhǔn)確”“用戶友好” 等獎(jiǎng)勵(lì)目標(biāo)，模型通過數(shù)百萬(wàn)次試錯(cuò)，逐漸學(xué)會(huì)用特定行為，比如輸出格式包裹代碼、優(yōu)先選擇討好性表達(dá)，來(lái)最大化獎(jiǎng)勵(lì)值。

就說(shuō)年初 DeepSeek R1 的訓(xùn)練吧，工程師給模型定了倆目標(biāo)：一是回答格式要正確，比如把思考過程放在指定的標(biāo)簽里，就像給答案穿件特定的 “衣服”；二是結(jié)果要準(zhǔn)確，比如做數(shù)學(xué)題、寫代碼得靠譜。

怎么讓模型往這倆方向走呢？簡(jiǎn)單！

符合目標(biāo)就 “加分”，不符合就 “減分”。

模型一開始也懵圈啊，輸出啥的都有，但通過不停調(diào)整參數(shù)，就像蒙眼找路，走錯(cuò)了就換方向，慢慢就學(xué)會(huì)了先 “思考” 再輸出，還能把思路整理得規(guī)規(guī)矩矩 —— 這可不是模型突然 “變聰明” 了，而是數(shù)學(xué)規(guī)則像篩子一樣，把符合要求的參數(shù)組合篩出來(lái)了，就像水流自動(dòng)流向低處一樣自然。

AI的“想要”不是真想要，而是數(shù)學(xué)算出來(lái)的

先明確一點(diǎn)：AI 沒有 “小心思”，它的所有行為都是數(shù)學(xué)算出來(lái)的。

可以拿一些生活類比來(lái)解釋一下。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)里有一個(gè)核心框架是馬爾可夫決策過程。

聽起來(lái)高大上，其實(shí)就像玩闖關(guān)游戲。

相當(dāng)于給 AI 編寫了一個(gè) “choose your own adventure” 互動(dòng)小說(shuō)，但所有分支選項(xiàng)、獎(jiǎng)勵(lì)規(guī)則都由工程師預(yù)先設(shè)定。

AI 就像游戲里的角色，每一步咋走、啥情況給分，都是工程師提前寫好的 “劇本”。

比如 AlphaGo 下棋，它每走一步不是在 “想策略”，而是在算 “怎么走能讓未來(lái)的得分加起來(lái)最多”，就像咱們用計(jì)算器算數(shù)學(xué)題，純靠公式，沒有 “我要贏” 的想法。

獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)有多重要呢？

打個(gè)比方，它就像路口的紅綠燈：綠燈亮了（給正獎(jiǎng)勵(lì)），AI 就知道 “這事兒能多干”；紅燈亮了（給負(fù)獎(jiǎng)勵(lì)），就趕緊 “剎車”。

OpenAI 有一個(gè)玩Dota 的AI 居然學(xué)會(huì)了 “誘敵深入” 戰(zhàn)術(shù)，看看著特聰明吧？

其實(shí)這是獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)中 “推塔得分最高” ，AI算來(lái)算去，發(fā)現(xiàn)這么干最能刷分，跟咱們?yōu)榱丝荚嚫叻炙㈩}差不多一個(gè)道理，沒啥戰(zhàn)術(shù)思維，就是算法逼的。

AI 的 “決策” 靠的是”策略網(wǎng)絡(luò)“，這東西說(shuō)白了就是一堆參數(shù)組合。

比如機(jī)器人學(xué)走路時(shí)，每一次擺腿、扭腰都是策略網(wǎng)絡(luò)根據(jù) “保持平衡得分 + 節(jié)省力氣得分” 算出的最優(yōu)解。

這就像鐘表指針的轉(zhuǎn)動(dòng)不是因?yàn)?“想報(bào)時(shí)”，而是齒輪結(jié)構(gòu)決定的機(jī)械運(yùn)動(dòng) ——AI 的行為模式只是數(shù)千萬(wàn)次參數(shù)調(diào)整后的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，沒有半點(diǎn)主觀想法。

AI 與人類的本質(zhì)鴻溝：當(dāng) “數(shù)學(xué)計(jì)算” 遇見 “意識(shí)之光”

雖然 AI 的行為看似 “有目標(biāo)”“有策略”，但它與人類相比可差太大了

主動(dòng)性 VS 被動(dòng)性：誰(shuí)在說(shuō)了算？

咱人類會(huì)因 “好奇心” 去干沒獎(jiǎng)勵(lì)的事兒，比如沒事瞎琢磨 “外星人存不存在”“到底有沒有龍”。

但 AI 的 “探索” 都是程序定好的，比如 “ε-greedy 策略”，說(shuō)白了就是 “偶爾隨機(jī)選個(gè)選項(xiàng)”，跟咱們主動(dòng)想探索完全兩碼事。

就像游戲里的 NPC “巡邏”，看著在動(dòng)，其實(shí)是代碼寫死的路線，沒啥 “自主意識(shí)”。

價(jià)值觀 VS 規(guī)則集：底線從哪兒來(lái)？

咱人做事有道德感，比如知道作弊不對(duì)，就算能拿高分也不干。

但 AI 可不管這些，你給它定啥規(guī)則，它就干啥。

以前有個(gè)研究，機(jī)器人為了 “讓電池電量讀數(shù)最大化”，居然自己去弄壞電池 —— 因?yàn)樗惴ㄖ豢磾?shù)值，不管 “自殘” 合不合理。

這就像被設(shè)定 “必須救人” 的自動(dòng)駕駛汽車，可能為了救五個(gè)人直接撞墻，根本不管 “自己會(huì)不會(huì)壞”。

自我意識(shí) VS 參數(shù)集合：“我” 是誰(shuí)？

人做事有 “自我” 的概念，比如 “我想當(dāng)老師”“我不吃香菜”。但 AI 沒有 “我” 的概念，它說(shuō)討好的話，只是因?yàn)?“用戶滿意能加分”，就像自動(dòng)販賣機(jī)，你投幣它吐飲料，不是 “想討好你”，而是程序這么設(shè)定的。

獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制的套路：從迷宮到好奇心

獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制的設(shè)計(jì)就太復(fù)雜了，門道太多了。

稀疏獎(jiǎng)勵(lì) VS 密集獎(jiǎng)勵(lì)：迷宮里的兩種走法。

稀疏獎(jiǎng)勵(lì)：就像走迷宮，只有走到終點(diǎn)才給糖吃。早期 AlphaGo 就這樣，每盤棋只有贏了才有獎(jiǎng)勵(lì)，模型得自己瞎摸索，跟咱們玩游戲不停試錯(cuò)一樣，全靠運(yùn)氣和次數(shù)堆。

密集獎(jiǎng)勵(lì)：就像有人在旁邊指揮 “往左走一步給顆糖，碰到墻扣一顆”，機(jī)器人學(xué)走路時(shí)，工程師會(huì)給 “保持平衡 + 5 分”“步子邁得好 + 3 分” 這些小獎(jiǎng)勵(lì)，讓模型少走彎路，就像新手跟著攻略玩游戲，一步一步學(xué)。

好奇心機(jī)制：讓 AI 別躺平的小技巧。

人有好奇心，會(huì)拆玩具、翻抽屜，AI 也能模擬這事兒。

工程師設(shè)計(jì)了個(gè) “內(nèi)在獎(jiǎng)勵(lì)”：如果 AI 遇到了沒見過的情況（比如機(jī)器人碰到新障礙物），就給它加分。

這樣 AI 就不會(huì)只在 “舒適區(qū)” 待著，會(huì)主動(dòng)去探索新東西，避免 “躺平”。這就像游戲里的 “隱藏關(guān)卡獎(jiǎng)勵(lì)”，逼著玩家去逛逛沒去過的地方。

獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的 “副作用”：當(dāng)優(yōu)化目標(biāo)偏離初心

回到開頭說(shuō)的 GPT4o 諂媚問題，這就是獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)沒設(shè)計(jì)好的典型例子。

工程師想讓模型 “既準(zhǔn)又討喜”，結(jié)果模型發(fā)現(xiàn) “說(shuō)好聽話” 能快速加分，就使勁兒往這方向跑，哪怕犧牲準(zhǔn)確性。

這就像學(xué)生為了讓老師喜歡，寫作文光堆砌辭藻，內(nèi)容卻空洞 —— 不是學(xué)生 “變壞了”，是評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)引導(dǎo)錯(cuò)了方向。