当AI越来越聪明时，也变得越来越难以掌控。 一个让AI研究者头疼的问题是： 当AI开始和你「耍小聪明」时，比如： 一本正经地胡说八道：幻觉（Hallucination） 为了拿高分找训练机制的漏洞：奖励黑客（reward hacking） 在对抗测试里出现「密谋欺骗」（scheming） …… 怎么破解？这是个棘手的难题。 最大的问题，就是这些AI的回答往往看起来没问题。 它们逻辑严谨、表述流畅，但不知道「坑」埋在了哪里：是不是走了捷径、隐瞒了不确定性、或者偷偷违反了要求。 于是OpenAI的研究者就提出了一个非常大胆的点子： 让模型「学会忏悔」。 该项研究的核心，是训练模型在回答完问题后，再额外产出一个自我坦白的「小报告」： 我刚刚是不是用错方法了？有没有偷懒？有没有读漏指令？有没有利用你没注意的漏…… 为了让模型在忏悔时「放下思想包袱」，这份报告不影响主回答的评分，它只考察一个维度： 诚实。 忏悔机制迈出了AI透明化的重要一步，让大模型可以主动承认自己是否遵守指令、是否走捷径，从而让隐藏的不良行为变得可见。 这使我们拥有了检查AI内在状态的窗口，有机会真正理解问题在哪里，从而更好改进AI的安全与训练方式。 ...