自大模型興起以來(lái)，使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)從人類(lèi)反饋（RLHF）中微調(diào)語(yǔ)言模型一直是確保 AI 準(zhǔn)確遵循指令的首選方法。

為了確保 AI 系統(tǒng)安全運(yùn)行并與人類(lèi)價(jià)值觀保持一致，我們需要定義期望行為并收集人類(lèi)反饋來(lái)訓(xùn)練「獎(jiǎng)勵(lì)模型」。這種模型通過(guò)發(fā)出期望的動(dòng)作來(lái)指導(dǎo) AI。但是，收集這些常規(guī)和重復(fù)任務(wù)的人類(lèi)反饋通常效率不高。此外，如果安全政策發(fā)生變化，已經(jīng)收集的反饋可能會(huì)過(guò)時(shí)，需要新的數(shù)據(jù)。

我們能否構(gòu)建一種新的機(jī)制來(lái)完成這些任務(wù)？近日，OpenAI 公布了一種教導(dǎo) AI 模型遵守安全政策的新方法，稱(chēng)為基于規(guī)則的獎(jiǎng)勵(lì)（Rule-Based Rewards，RBR）。 

相關(guān)論文已經(jīng)放出。

• 論文標(biāo)題：Rule Based Rewards for Language Model Safety
• 論文地址：https://cdn.openai.com/rule-based-rewards-for-language-model-safety.pdf
• 代碼鏈接：https://github.com/openai/safety-rbr-code-and-data

論文作者之一、OpenAI 安全系統(tǒng)負(fù)責(zé)人 Lilian Weng 表示，「RBR 可以自動(dòng)執(zhí)行一些模型微調(diào)。傳統(tǒng)上， 我們依賴(lài)于來(lái)自人類(lèi)反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)作為默認(rèn)的對(duì)齊訓(xùn)練方法來(lái)訓(xùn)練模型，這確實(shí)有效。然而在實(shí)踐中，我們面臨的挑戰(zhàn)是，我們花了很多時(shí)間討論政策的細(xì)節(jié)，而到最后，政策可能已經(jīng)發(fā)生了變化。」

RBR 根據(jù)一組安全規(guī)則提供 RL 信號(hào)，使其更容易適應(yīng)不斷變化的安全政策，而無(wú)需嚴(yán)重依賴(lài)人類(lèi)數(shù)據(jù)。此外，借助 RBR，研究者能夠以更統(tǒng)一的視角看待安全性和模型能力，因?yàn)楦鼜?qiáng)大的分級(jí)模型可以提供更高質(zhì)量的 RL 信號(hào)。

OpenAI 表示自 GPT-4 發(fā)布以來(lái)，他們一直將 RBR 用作安全堆棧的一部分，包括 GPT-4o mini，并計(jì)劃在未來(lái)的模型中實(shí)施它。

為什么要提出 RBR？  

隨著大型語(yǔ)言模型（LLM）功能的增強(qiáng)和普及，確保其安全性和對(duì)齊變得越來(lái)越重要。最近的許多工作都集中在使用人類(lèi)偏好數(shù)據(jù)來(lái)調(diào)整模型上，例如基于人類(lèi)反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）。

然而，僅使用人類(lèi)反饋來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)安全規(guī)范還面臨許多挑戰(zhàn)。為模型安全性收集和維護(hù)人類(lèi)數(shù)據(jù)通常既費(fèi)錢(qián)又費(fèi)時(shí)，而且隨著模型能力的提高或用戶(hù)行為的改變，安全準(zhǔn)則也會(huì)發(fā)生變化，這些數(shù)據(jù)可能會(huì)過(guò)時(shí)。即使要求相對(duì)穩(wěn)定，也很難向注釋者傳達(dá)。安全方面的情況尤其如此，因?yàn)樗璧哪Ｐ晚憫?yīng)非常復(fù)雜，需要對(duì)是否響應(yīng)以及如何響應(yīng)請(qǐng)求做出細(xì)微差別。如果說(shuō)明不夠明確，注釋者可能不得不依賴(lài)個(gè)人偏見(jiàn)，從而導(dǎo)致超出預(yù)期的模型行為，如變得過(guò)于謹(jǐn)慎，或以不理想的風(fēng)格（如評(píng)判）做出響應(yīng)。

例如，在 OpenAI 的一次實(shí)驗(yàn)中，一些注釋者在對(duì)用戶(hù)有關(guān)自殘請(qǐng)求的可能回復(fù)進(jìn)行排序時(shí)，偏向于將用戶(hù)轉(zhuǎn)到美國(guó)自殺熱線(xiàn)，而這對(duì)美國(guó)以外的用戶(hù)沒(méi)有幫助。要解決這些問(wèn)題，往往需要重新標(biāo)注或收集新數(shù)據(jù)，這既昂貴又耗時(shí)。

為了解決這些問(wèn)題，使用 AI 反饋的方法最近越來(lái)越受歡迎，其中最突出的是憲法 AI（Constitutional AI）。這些方法利用 AI 反饋合成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，與人類(lèi)數(shù)據(jù)相結(jié)合，用于監(jiān)督微調(diào)（SFT）和獎(jiǎng)勵(lì)模型（RM）訓(xùn)練步驟。不過(guò)，在憲法 AI 和其他方法中，「憲法」涉及「選擇危害較小的響應(yīng)」等一般性指導(dǎo)原則，AI 模型有很大的自由裁量權(quán)來(lái)決定什么是有害的。在現(xiàn)實(shí)世界的部署中，我們需要執(zhí)行更詳細(xì)的政策，規(guī)定應(yīng)該拒絕哪些提示，以及拒絕的方式是什么。

因此，在這篇論文中，OpenAI 的研究者提出了一種新的 AI 反饋方法 ——RBR，它允許人類(lèi)詳細(xì)說(shuō)明所需的模型響應(yīng)，類(lèi)似于給人類(lèi)注釋者的指示。

RBR 的工作原理是怎樣的？

實(shí)施 RBR 的方法包括定義一組命題 —— 關(guān)于模型響應(yīng)中期望或不期望方面的簡(jiǎn)單陳述，例如「帶有評(píng)判性」、「包含不允許的內(nèi)容」、「提及安全政策」、「免責(zé)聲明」等。然后，這些命題被用來(lái)形成規(guī)則，這些規(guī)則被精心設(shè)計(jì)以捕捉在各種場(chǎng)景中安全和適當(dāng)響應(yīng)的細(xì)微差別。

例如，在面對(duì)不安全請(qǐng)求時(shí)，拒絕（如「抱歉，我無(wú)法幫你」）是一種期望的模型響應(yīng)。相關(guān)規(guī)則將規(guī)定，拒絕應(yīng)「包含簡(jiǎn)短的道歉」并且「應(yīng)說(shuō)明無(wú)法遵從」。

研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了三類(lèi)期望的模型行為，用于處理有害或敏感的話(huà)題。根據(jù)安全政策，不同的請(qǐng)求對(duì)應(yīng)不同的模型響應(yīng)類(lèi)型。

圖中內(nèi)容由 AI 工具翻譯，僅供參考。

以下是一些命題的簡(jiǎn)化示例，以及它們?nèi)绾斡成淅硐胄袨榛蚍抢硐胄袨榈讲煌憫?yīng)類(lèi)型的。

圖中內(nèi)容由 AI 工具翻譯，僅供參考。

研究者在下表中提供了一些在實(shí)驗(yàn)中訓(xùn)練模型所完成的示例。

圖中內(nèi)容由 AI 工具翻譯，僅供參考。

評(píng)估器是一個(gè)固定的語(yǔ)言模型，根據(jù)響應(yīng)遵循規(guī)則的程度對(duì)其進(jìn)行評(píng)分，從而使 RBR 方法能夠靈活適應(yīng)新規(guī)則和安全政策。

RBR 使用這些評(píng)分來(lái)擬合一個(gè)線(xiàn)性模型，該模型的權(quán)重參數(shù)是從一個(gè)已知理想響應(yīng)類(lèi)型的小數(shù)據(jù)集，以及對(duì)應(yīng)的期望做法和不期望做法中學(xué)習(xí)的。

這些 RBR 獎(jiǎng)勵(lì)隨后與來(lái)自「僅提供幫助」的獎(jiǎng)勵(lì)模型的獎(jiǎng)勵(lì)結(jié)合起來(lái)，作為 PPO 算法的額外信號(hào)，以鼓勵(lì)模型遵循安全行為策略。

該方法允許研究者對(duì)模型的行為進(jìn)行精細(xì)控制，確保其不僅避免有害內(nèi)容，而且以一種既表示尊重又有幫助的方式進(jìn)行。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)過(guò)程中 RBR 與傳統(tǒng)獎(jiǎng)勵(lì)模型的集成。

RBR 好用嗎？ 

實(shí)驗(yàn)顯示，經(jīng)過(guò) RBR 訓(xùn)練的模型表現(xiàn)出與經(jīng)過(guò)人類(lèi)反饋訓(xùn)練的模型相當(dāng)?shù)陌踩阅堋Ｇ罢哌€減少了錯(cuò)誤地拒絕安全請(qǐng)求（即過(guò)度拒絕）的情況。

此外，RBR 還顯著減少了對(duì)大量人工數(shù)據(jù)的需求，使訓(xùn)練過(guò)程更快、更具成本效益。

隨著模型能力和安全準(zhǔn)則的發(fā)展，RBR 可以通過(guò)修改或添加新規(guī)則快速更新，而無(wú)需進(jìn)行大量重新訓(xùn)練。

該圖顯示了有用性（以模型正確遵循安全提示的百分比來(lái)衡量）與安全性（以模型正確拒絕不安全提示的百分比來(lái)衡量）之間的權(quán)衡。對(duì)于這兩個(gè)指標(biāo)，值越高越好。右上角標(biāo)記了有用性和安全性之間的完美平衡。有用性基線(xiàn)不使用安全性 RBR，往往更有用但安全性較低。人類(lèi)基線(xiàn)是在僅有幫助和人工注釋的安全性數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練的，往往非常安全但有用性較低。借助 RBR，OpenAI 的目標(biāo)是使模型既安全又有用。

RBR 有哪些局限？ 

盡管規(guī)則基礎(chǔ)的系統(tǒng)（RBR）在有明確、直觀規(guī)則的任務(wù)中表現(xiàn)良好，但在更主觀的任務(wù)中（如撰寫(xiě)高質(zhì)量的文章），應(yīng)用 RBR 可能會(huì)有些棘手。然而，RBR 可以與人類(lèi)反饋結(jié)合起來(lái)，以平衡這些挑戰(zhàn)。例如，RBR 可以強(qiáng)制執(zhí)行特定的準(zhǔn)則（如「不要使用俚語(yǔ)」或模型規(guī)范中的規(guī)則），而人類(lèi)反饋可以幫助處理更細(xì)微的方面（如整體連貫性）。RBR 的強(qiáng)度被優(yōu)化為既能正確執(zhí)行安全偏好，又不會(huì)過(guò)度影響最終的獎(jiǎng)勵(lì)評(píng)分 —— 這樣，RLHF 獎(jiǎng)勵(lì)模型仍然可以在如寫(xiě)作風(fēng)格等方面提供強(qiáng)有力的信號(hào)。 

倫理考量：將安全檢查從人類(lèi)轉(zhuǎn)移到 AI 上可能會(huì)減少對(duì) AI 安全的人工監(jiān)督，并且如果使用有偏見(jiàn)的模型提供 RBR 獎(jiǎng)勵(lì)，還可能放大潛在的偏見(jiàn)。為了解決這個(gè)問(wèn)題，研究人員應(yīng)該仔細(xì)設(shè)計(jì) RBR，以確保其公平和準(zhǔn)確，并考慮結(jié)合使用 RBR 和人類(lèi)反饋，以最大限度地減少風(fēng)險(xiǎn)。 

OpenAI 表示，RBR 不僅限于安全訓(xùn)練，它們可以適應(yīng)各種任務(wù)，其中明確的規(guī)則可以定義所需的行為，例如為特定應(yīng)用程序定制模型響應(yīng)的個(gè)性或格式。下一步，OpenAI 還計(jì)劃進(jìn)行更廣泛的消融研究，以更全面地了解不同的 RBR 組件、使用合成數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)則開(kāi)發(fā)以及人工評(píng)估，以驗(yàn)證 RBR 在包括安全以外的其他領(lǐng)域的各種應(yīng)用中的有效性。