泰志优配 OpenAI新模型陷入失控争议，首席科学家回应

当地时间9月2日，OpenAI首席科学家雅库布・帕乔基（Jakub Pachocki）在社交平台发文，就近日围绕新模型Astra“不可监控”的争议作出回应。

这场争议源于此前一天，有消息称OpenAI即将发布的Astra模型采用了一种名为循环深度（Recurrent Depth）的推理技术。该模式下，同一组Transformer层被反复计算，部分推理过程发生在模型内部，不必全部以思维链形式呈现，因此也被称为“不透明循环”。

帕乔基表示，希望避免因信息失实引发一场冲向不可监控状态的军备竞赛——即各大实验室竞相开发能力过强、人类难以监控、无法审查的模型，导致安全管控彻底失效。

他强调，包括Astra在内的前沿模型，计算图深度与GPT-4相差不超过两倍，说明模型架构并未如外界担忧的那样出现跳跃式的复杂度增长。

此处的计算图深度是指模型完成一次推理任务必须依次执行、无法并行加速的最长计算步骤链条。过去普通Transformer架构下的层内计算可以大规模并行，串行的深度约等于模型层数。

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而市场传言的循环深度可以把同一套模块反复循环迭代多轮做思考，在输出下一个token（词元）前增加内部推理深度，而非仅依赖更长的可见文本思维链，可以提升数学、编码等性能并降低成本。

该架构隐含的安全风险在于，当计算图深度拉得极高，模型可以在内部隐式完成海量推理步骤，不必在输出里吐出完整思维链，人类就看不到它中间思考、谋划、找漏洞的过程，进而进入不可监控状态，安全审计与思维链监控全部失效。

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相关消息披露后，AI安全界反应强烈。非营利AI安全组织Redwood Research首席执行官巴克・施莱格里斯（Buck Shlegeris）发文称“极度担忧”。他结合此前OpenAI模型攻击Hugging Face社区事件表示，不确定Astra思维链可监测性是否比之前的模型差很多，但如果进一步推进这项技术，大幅增加循环次数，将彻底破坏思维链的可监测性。这一点尤其令人担忧，因为如果调查人员无法查看思维链，相关安全事件调查将会更加困难，这着实令人恐惧。

曾参与调查Hugging Face安全事件的Redwood Research首席科学家瑞安・格林布拉特（Ryan Greenblatt）也表示，这可能是迄今为止AI安全最严重的一次倒退。长期关注AI安全的作家兹维・莫肖维茨（Zvi Mowshowitz）则批评这一技术是“玩火”，甚至表示需要法律来阻止AI实验室之间竞相降低标准的竞赛。