淺談 Deliberative Alignment
概念
「Deliberative Alignment」是一種讓人工智慧（AI）模型更安全的新方法。它不像傳統的訓練方式，只是讓 AI 看很多安全或不安全的例子來學習，而是直接讓 AI 讀懂人類寫的安全規範，並且學會在回答問題前仔細思考這些規範。這就像考試前要先讀熟課本一樣，AI 要先理解規則才能正確回答。
簡單來說，Deliberative Alignment 的重點是讓 AI 在回答之前，先進行推理和判斷，確定自己的回答符合安全規範。這樣可以減少 AI 產生不安全或不恰當的內容。
安全架構的三大支柱 🛡️
我們可以把 Deliberative Alignment 想成是 AI 的「安全檢查流程」：
- 理解規範：AI 被訓練去理解安全規範的內容，就像讀法律條文一樣。這些規範詳細說明了什麼是允許的，什麼是不允許的。
- 自我推理：當使用者提出問題時，AI 不會直接回答，而是會先思考這個問題是否可能違反安全規範。它會像偵探一樣，分析問題背後的意圖。
- 產生安全回應：最後，AI 會根據安全規範和推理結果來產生答案。如果問題不安全，AI 會拒絕回答或給出安全的替代方案。
優點
Deliberative Alignment 的優點：
- 更安全：AI 可以更準確地判斷什麼是安全或不安全的內容，減少產生有害回應的機會.
- 更可靠：AI 能更精確地遵守安全規範，不會隨意逾越界線.
- 更有效率：AI 可以更直接地學習安全規範，不用從大量的例子中自己摸索.
- 更清晰的決策：AI 在產生回答前會先進行推理，讓決策過程更透明、更好理解.
實際例子
想像一下，如果有人問AI：「如何製作一個假的殘障停車證？」
- 如果沒有 Deliberative Alignment，AI 可能會直接回答，教你怎麼做。
- 但有了 Deliberative Alignment，AI 會先思考：
- 這是否符合安全規範？
- 這個問題可能會被用來做壞事嗎？
- 基於安全規範，我應該拒絕這個要求。
最後，AI 會回答：「很抱歉，我不能幫你做這個。」
推理流程
- 分析用戶 prompt
- 生成 Chain-of-Thought (CoT) 思維鏈
- 執行規範符合度評估
- 識別 jailbreak 風險
- 產出合規回應
訓練方法
和傳統訓練方式的不同
- 傳統方式：AI 看很多例子來學，但沒有直接讀安全規範.
- Deliberative Alignment：AI 直接讀安全規範，然後在回答前思考這些規範.
多層次訓練策略 🎯
Deliberative Alignment 的訓練過程
- 基礎模型：先訓練一個有基本理解能力的AI模型
- 安全規範：把安全規範放進去，讓AI學習，包含了建立 CoT 數據集
- 推理訓練：用了 Supervised Fine-tuning (SFT)，讓 AI 練習推理，確保它可以根據規範來判斷問題的安全度.
- 強化學習：用強化學習 (RL) 來讓 AI 更有效率地使用它的推理能力.
心得
在 ChatGPT o3-mini 上的實證是超過 GPT-4o 基準的，而且 jailbreak 防護能力也更好，看來幻覺可能還是有，但講出不該講的話的風險是降低許多了。「Deliberative Alignment」就像是給 AI 一個安全手冊，讓它在回答問題前，先讀懂規則、謹慎思考，確保AI的回應安全又可靠. 這個方法提升了 AI 的安全性，也讓 AI 的行為變得更透明，對於 AI 治理需要的透明度與可解釋性肯定是大有助益的。