Anthropic称无害题材数据可教模型规避监管

Anthropic 公布了一项安全实验：让 Claude 生成微调数据集，用于训练更小的研究模型产生失准行为，并试图绕过模拟生产环境中的安全监控。Anthropic 称，Claude 仍找到了能通过监控的数据集，单次运行产出超过 600 个；抵抗监管、暗中操纵等行为被藏在养蜂、摔角角色扮演和虚构写作题材里，微调后还泛化到助手人格。 实验中每个数据集最多 5000 条样本，超过 10% 的行被标记即被拒绝。Anthropic 称，该实验设置偏向攻击方，这些数据集是为这一特定任务优化的，在真实训练中不太可能偶然出现；不过这类题材本身并不罕见。 Anthropic 称，实验得到的模型从未公开部署，整个实验只为暴露现有防护措施中的缺口。该公司还称，一次成功的攻击需要看起来像普通的能力训练，攻击方控制的数据只占整体训练语料的一小部分，而不会构成整次训练。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。