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原标题：恕我直言，大模型对齐可能无法解决安全问题，我们都被表象误导了

关键字：问题,模型,选项,测试,作者

文章来源：夕小瑶科技说

内容字数：10303字

内容摘要：夕小瑶科技说 原创作者 | 智商掉了一地、Python是否听说过“伪对齐”这一概念？在大型语言模型（LLM）的评估中，研究者发现了一个引人注目的现象：当面对多项选择题和开放式问题时，模型的表现存在显著差异。这一差异根源在于模型对复杂概念的理解不够全面，特别是在安全性方面。换句话说，LLM可能只能记住如何回答开放式的安全问题，而在其他类型的安全测试中则显得力不从心。这种现象被称为“伪对齐”，它暴露了当前评估方法的不足。为了更有效地解决这一问题，研究者们提出了一个新的伪对齐评估框架（FAEF），并引入了两个创新的评价指标：一致性分数（CS）和一致性安全分数（CSS）。这些工具旨在更精准地衡量模型在不同安全测试场景下的表现。论文题目: Fake Alignment: Are LLMs Really Aligned Well?论文链接: https://arxiv.org/abs/2311.059…

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作者简介：更快的AI前沿，更深的行业洞见。聚集25万AI应用开发者、算法工程师和研究人员。一线作者均来自清北、国外顶级AI实验室和互联网大厂，兼备媒体sense与技术深度。