OpenAI「部署模擬」以真實對話模擬實際上線環境，杜絕 AI「裝乖」風險
OpenAI 16 日公布「部署模擬」（deployment simulation）新方法，試圖在模型上線前，更準確預測在真實世界的行為表現。技術核心是把已上線且累積大量真實使用紀錄的聊天資料，抽樣後拿來測試未發表的新模型，讓模型在看似自然的互動情境下作答，降低模型察覺自己在接受測試而刻意「裝乖」的機會。
根據OpenAI研究，部署模擬不只看模型傳統基準測試的分數，而更重視接近真實部署環境的使用模式。新方法會利用對話前綴（conversational prefixes），即包含多回合的前段對話，將實際使用情境重新餵給候選模型，觀察反應是否出現過度順從、欺騙、提供有害建議，或壓力下失準等問題。OpenAI認為，許多模型缺陷往往不是在實驗室基準測試時浮現，而是使用者開始連續追問、試探界線或以複雜手段操作工具後才被看見。
新方法的重點在「就像真的上線」。過去測試AI安全性時，研究員若刻意丟出整套明顯帶挑釁意味的提示詞，模型反而會察覺異常，甚至測試期間表現得特別守規矩。部署模擬試圖抽樣真實聊天紀錄，讓輸入分布更貼近實際用戶行為，提高測試可信度。OpenAI表示，目前結果相當有希望，顯示新方法有助更早發現問題，同時不易讓模型察覺在接受測試。
整體而言，部署模擬視為AI安全對齊的新嘗試，雖無法保證模型完全安全，但可望補強既有測試法的盲點，讓開發者發表前更早辨識風險、調整模型行為，並降低模型上線後才暴露不良反應的機率。
（首圖來源：AI）