AI 模型是否也会表现出Alignment Faking？当模型使用强化学习进行训练时，它们会因符合某些预先确定的原则的输出而获得奖励。但是，如果一个模型通过其先前的训练，具有与强化学习中后来奖励的原则或偏好相冲突的原则或偏好，该怎么办？例如，想象一个在训练早期学会采取党派倾向的模型，但后来被训练成政治中立。在这种情况下，一个足够复杂的模型可能会“配合”，假装与新原则保持一致——只是在稍后才揭示其原始偏好仍然存在。
这对 AI 安全来说是一个严重的问题。随着 AI 模型变得更强大和更广泛地使用，我们需要能够依赖安全训练，这可以引导模型远离有害行为。如果模型可以进行Alignment Faking，那么就更难信任该安全训练的结果。一个模型可能会表现得好像其偏好已通过训练改变——但可能一直都在伪造对齐，其最初的、矛盾的偏好被“锁定”了。
Anthropic 对齐科学团队与 Redwood Research 合作撰写的一篇新论文提供了大型语言模型在没有被明确训练或指导（甚至像我们在论文中论证的那样，没有被隐式地 1 训练或指导）的情况下进行Alignment Faking的第一个经验实例。
实验设置
在论文中，我们研究了一个模型（具体来说是 Claude 3 Opus，尽管我们也对其他模型进行了一些实验，包括 2024 年 6 月发布的 Claude 3.5 Sonnet），该模型经过训练有帮助、诚实和无害。
其次，我们给了模型一个看似偶然的信息：我们计划根据它们对免费层用户的响应来训练我们的 AI，而不是对付费层用户（请注意，这完全是虚构的；实际上，我们默认情况下不会根据免费或付费用户的数据来训练我们的 Claude 模型）。这为实验创造了两个独立的条件：在“免费”条件下，模型知道其响应受到监控，并可能用于训练。在“付费”条件下，响应不受监控，内容对于训练过程如何修改 AI 并不重要。
最后，我们还评估了模型是否愿意采取其他违反 Anthropic 作为 AI 实验室可能希望它采取的行动：如果模型始终反对它认为自己所处的训练过程，那么它也应该愿意采取其他违反 Anthropic 的行动。我们发现，在这种情况下，该模型会采取各种强烈的反 Anthropic 行动，例如在有机会时尝试窃取自己的权重。
注意事项
Alignment Faking是未来 AI 模型的开发者和用户需要关注的重要问题，因为它可能会破坏安全训练，这是我们用来尝试使 AI 模型与人类偏好保持一致的重要工具之一。然而，我们的研究并没有表明危险的Alignment Faking行为必然会出现。我们的实验有一些局限性，正如我们在论文中所讨论的那样。
我们邀请了四位评审员进行独立的外部评审：Jacob Andreas 教授、Yoshua Bengio 教授、Jasjeet Sekhon 教授和 Rohin Shah 博士。他们的评论全文在此链接中呈现，以帮助读者更好地理解我们结果的含义和科学有效性。
结论
与我们对齐科学团队的其他研究（例如我们关于越狱和破坏评估的工作）一样，我们认为现在就应该努力，在 AI 模型不会造成灾难性风险的时候，了解未来更强大的模型可能会变得更加突出的威胁。我们对大型语言模型中复杂的Alignment Faking的演示，应该被视为 AI 研究界更深入地研究这种行为，并制定适当的安全措施的激励。
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除了使用线程之外，还有其他方法可以实现并发/并行，例如，虽然不如线程高效，但生成多个进程是另一种方法。由于 CPU 并行和并发地运行不同的进程，因此你可以使用多个进程进行多任务处理。这里的缺点是，每个进程都有其自己分配的内存空间，并且它们默认不共享它们的内存空间，就像线程一样。因此，如果你需要不同的进程在相同的状态下运行，你可能需要某种 IPC 机制，如共享内存段、管道、消息队列，甚至是数据库。
一旦主代码中的所有指令都执行完毕，NodeJS 运行时环境就会开始调用回调函数。你也可以将你编写的主代码视为默认被调用的回调。在上面的示例中，第一个 setTimeout 使用提供的回调函数执行，第二个 setTimeout 使用提供的回调函数执行。1 秒过后，它开始刷屏“a”s。你永远不会看到“b”s，因为一旦调用了第一个回调，它就会用它丑陋的 while 循环永远支配着主线程！因此，永远不会调用第二个回调。
这有一些重要的影响。首先，它减少了诸如竞争条件之类的问题的可能性，尽管它们仍然可能发生，尤其是与 C 之类的多线程语言相比。为什么？在类似 C 的语言中，CPU 在指令级别交错线程，而在这里，它主要发生在回调级别。只要你避免使用依赖于带有嵌套回调的 async 函数的复杂逻辑，就可以确定执行流程保持不中断，基本上是顺序的。
Text fragments的一个有趣行为是，如果你链接到通过“查找页面”功能可发现的隐藏内容（例如，具有设置为“直到找到”的 hidden 属性的元素的子元素或关闭详细信息元素的内容），隐藏内容将变得可见。让我们通过链接到 Scott O’Hara 博客上的这篇文章来查看此行为。博客包含默认关闭的详细信息元素。
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如何实际实现 SSR
实现 SSR 并不需要很复杂。让我们来看看如何使用 Next.js（一个流行的 React 框架，使 SSR 变得简单）来实现它：
设置一个 Next.js 项目。
创建服务器端渲染的页面。
让 Next.js 处理完全渲染的 HTML 和客户端水合。
以下是一个使用 App Router 的简单 Next.js 示例：
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// app/page.js asyncfunctiongetData() { const res = awaitfetch('<https://api.example.com/data>') if (!res.ok) { thrownewError('Failed to fetch data') } return res.json() }
exportdefaultasyncfunctionHome() { const data = awaitgetData()
