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　　【開云電競官網科技消息】近日，圍繞OpenAI下一代模型Astra可能采用“不透明循環(huán)”推理技術、導致模型難以監(jiān)控的爭議持續(xù)發(fā)酵。

OpenAI

　　當地時間9月2日，OpenAI首席科學家雅庫布&(T詻奆B抔 筥?馴\a?g逕賬??c︺M藪躄弶N髕簐hq食?)?5=黈?le醹d:V紿^蒔{?!曗妠0?@a9y?敯?ㄨK疃浌?頞訒墣^)?琱逺?v鏢Kr紺0ジF脾孷:go?G鄰?.hど埴_镻?09暌}?S?XPO12539;帕喬基（Jakub Pachocki）在社交平臺發(fā)文回應相關討論。他表示，希望避免因混亂的報道引發(fā)一場“沖向不可監(jiān)控狀態(tài)”的競賽。帕喬基稱，包括Astra在內的OpenAI當前前沿模型，其計算圖深度與GPT-4相比差距不到兩倍，并不存在外界擔憂的計算復雜度大幅躍升。

　　此前有消息稱，Astra可能采用一種名為“循環(huán)深度（Recurrent Depth）”的推理技術。該技術通過讓同一組Transformer層進行多輪循環(huán)計算，使模型能夠在內部完成更多推理步驟，而不完全依賴傳統形式的可見思維鏈。

　　這一方向被認為可能提升模型在數學、編程等任務上的表現，同時降低部分計算成本。但由于部分推理過程可能隱藏在模型內部，也引發(fā)了AI安全領域對于“不可監(jiān)控”的擔憂。

　　支持者認為，提高模型內部推理能力有助于增強性能；但安全研究人員擔心，如果模型能夠進行大量隱藏式內部推理，而外部無法觀察完整過程，未來可能增加模型行為審查、安全評估以及事故調查的難度。

　　AI安全組織Redr:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫ood Research首席執(zhí)行官巴克&(T詻奆B抔 筥?馴\a?g逕賬??c︺M藪躄弶N髕簐hq食?)?5=黈?le醹d:V紿^蒔{?!曗妠0?@a9y?敯?ㄨK疃浌?頞訒墣^)?琱逺?v鏢Kr紺0ジF脾孷:go?G鄰?.hど埴_镻?09暌}?S?XPO12539;施萊格里斯（Buck Shlegeris）對此表示高度擔憂。他認為，如果進一步推進相關技術并大幅增加循環(huán)次數，可能會削弱思維鏈監(jiān)控能力，使安全調查更加困難。

　　帕喬基回應稱，思維鏈監(jiān)控技術確實存在脆弱性，并且正在面臨新的挑戰(zhàn)，但這些問題并非由架構變化本身導致。OpenAI自早期推理模型以來，一直致力于維護和利用思維鏈監(jiān)控，希望借此了解模型對齊能力如何從訓練數據分布中泛化。

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