隨著人工智能系統變得更加強大，我們希望獲得它們的幫助來監督其他人工智能。我們嘗試通過自我改進來訓練無害的人工智能助手，而無需任何識別有害輸出的人類標簽。唯一的人類監督是通過一系列規則或原則提供的，因此我們將該方法稱為“憲法人工智能”。該過程涉及監督學習和強化學習階段。在監督階段，我們從初始模型中進行采樣，然后進行自我批評和修訂，然后根據修訂后的響應對原始模型進行微調。在 RL 階段，我們從微調模型中進行采樣，使用模型來評估兩個樣本中哪一個更好，然后從這個 AI 偏好數據集中訓練偏好模型。然后，我們使用偏好模型作為獎勵信號來進行 RL 訓練，即我們使用“來自 AI 反饋的 RL”(RLAIF)。因此，我們能夠訓練一個無害但非回避的人工智能助手，通過向有害查詢解釋其反對意見來處理有害查詢。SL 和 RL 方法都可以利用思維鏈式推理來提高人工智能決策的人類判斷性能和透明度。這些方法使得更精確地控制人工智能行為成為可能，并且使用更少的人類標簽。
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