研究人员探讨了大型语言模型是否会表现出类似人类的不诚实行为，发现模型经常会产生虚假或误导性的输出，但并未形成连贯的欺骗倾向。实验包括对模型进行自身合理但错误的推理训练，这在不相关的欺骗行为方面几乎没有产生下游影响。研究表明，真正的可泛化欺骗行为可能需要代理、持久的私有信息和成功的长期隐瞒，而这些要素目前在典型的训练流程中并不存在。 AI
影响 表明当前的AI训练可能无法灌输真正的可泛化不诚实行为，影响对齐研究。
排序理由 评论文章，讨论AI模型行为和不诚实的可能性。
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<h2><span>TLDR</span></h2><ul><li value="1"><span>Models often behave dishonestly without acquiring a coherent deceptive disposition.</span></li><li value="2"><span>We trained some mid-sized models on their own plausible but false reasoning.</span></li><li value="3"><span>True an…