OpenAI o1 System Card

O1模型系列通过大规模强化学习训练，以实现链式思维推理。这些先进的推理能力为提高我们模型的安全性和鲁棒性提供了新的途径。特别是，我们的模型可以通过深思熟虑的对齐，在响应潜在的不安全提示时，根据上下文对我们制定的安全政策进行推理。这在某些基准测试中表现出了一流的性能，例如避免生成非法建议、选择刻板印象的回答以及屈服于已知的越狱手段。训练模型在回答问题前进行链式思维有潜力释放巨大的好处，同时也可能增加因智能提升而带来的潜在风险。我们的结果强调了建立稳健对齐方法的必要性，广泛测试其有效性，并保持严谨的风险管理协议。本报告概述了针对OpenAI O1和OpenAI O1-mini模型所进行的安全工作，包括安全评估、外部红队测试以及准备情况框架评估。

论文试图解决如何通过大规模强化学习训练模型，以提升其在面对潜在不安全提示时的安全性和稳健性。这包括防止生成非法建议、避免刻板回应及抵御已知的越狱技术。这是一个重要的问题，因为随着AI模型能力的增强，确保其行为符合伦理和社会规范变得至关重要。

关键思路是利用链式思维（chain of thought）使模型能够进行更深层次的推理，特别是在评估和响应可能带来风险的输入时。这种方法不仅提高了模型的表现，还在处理复杂或模糊情境时提供了更好的指导。相比现有研究，该方法强调了在实际应用中对安全政策的理解与执行，而不仅仅是提高任务完成度。

论文展示了通过引入链式思维显著降低了多种风险类型的发生率，并且提出了'深思熟虑的一致性'(deliberative alignment)这一概念。实验设计涵盖了多个基准测试，使用了开放AI的o1系列模型。虽然没有提及具体的代码开源情况，但强调了未来研究应关注于构建更加坚固的一致性方法以及严格的测试和风险管理策略。

近期相关研究包括《通过自我监督学习改进语言模型的安全性》、《对抗性示例对深度神经网络的影响》等。此外，《大型预训练模型中的偏差检测与缓解》也探讨了类似主题。这些研究共同指向了如何更好地控制和优化AI系统的输出，以满足社会期望。