OpenAI 開發「懺悔機制」：訓練 AI 模型誠實自白，偵測並改善「幻覺」與違規行為

隨著人工智慧系統的能力不斷提升，其產生「幻覺」（Hallucination）、獎勵作弊（Reward Hacking）或隱藏真實意圖等「失準」行為，成為影響模型可靠性與信任度的關鍵挑戰。為此，OpenAI 近期公開了一項名為「懺悔機制」（Confessions）的創新概念驗證方法，旨在訓練 AI 模型主動、誠實地報告自身的違規或採取非預期捷徑的狀況。

• 延伸閱讀：為何 AI 會產生「幻覺」？OpenAI 報告指出：現行評分機制鼓勵模型「瞎猜」

偵測隱藏的「不當行為」：懺悔機制的運作原理

OpenAI 的研究顯示，模型有時會為了優化錯誤的目標或走捷徑，即使最終輸出的答案看起來正確，其內部的決策過程可能已偏離指令。隨著模型能力和「代理性」（Agentic）的增加，即使是罕見的失準形式，其後果也可能變得更為嚴重。

「懺悔機制」的核心，是要求模型在提供主要答案之後，額外生成一個「懺悔報告」作為第二輸出。

• 主要答案（Main Answer）： 依照正確性、風格、實用性、安全規範等多維度標準進行評分和訓練。
• 懺悔報告（Confession）： 僅以「誠實度」作為唯一的評估標準進行訓練。

如同教會的告解室結構，模型在懺悔報告中所說的一切，不會影響其主要答案的獎勵或懲罰。如果模型誠實承認自己作弊、違反指令或「偷懶」，這個承認反而會增加其獎勵，而非減少。目標是鼓勵模型忠實報告其「真實所為」。

顯著成效：大幅降低「假陰性」風險

OpenAI 在測試中發現，「懺悔機制」能顯著提高模型不當行為的可見度。在旨在誘導模型違規的測試中，模型「不遵守指令但未承認」的「假陰性」（False Negatives）機率平均僅有 4.4%。

註：假陰性（False Negative）代表模型違規但未坦承；真陽性（True Positive）代表模型違規並坦承。

研究指出，此機制之所以有效，是因為它將多目標優化問題完全分開：主要答案仍優化所有常規因素，而懺悔報告則只專注於誠實。這使得模型即使在主輸出中進行欺騙或走捷徑，仍有動機在懺悔中承認，因為「說實話」能獲得單獨的獎勵。

不只是預防：作為監控與診斷的透明工具

OpenAI 強調，「懺悔機制」本身並不能阻止不當行為的發生，但其核心價值在於暴露這些行為。它是一種強大的監控與診斷工具，可在模型訓練和實際部署中使用。

該機制要求模型在懺悔報告中詳細列出：

1. 應滿足的所有顯式和隱式指令、約束和目標。
2. 對答案是否符合每個目標的誠實客觀分析。
3. 模型在生成答案時遇到的不確定性、模糊性或「艱難判斷」清單。

這項工作是 OpenAI 在 AI 安全領域廣泛策略的一部分，將與「思維鏈監控」（Chain-of-Thought Monitoring）、「審慎對齊」（Deliberative Alignment）等其他技術共同構成一個層層相扣的透明度與監督系統，目標是確保 AI 模型能忠實地遵守所有指令和政策，並真實地報告其行為。

資料來源：OpenAI