在人工智能領域，如何讓大型語言模型（LLM）的行為更加透明可信，已成為全球研究者關注的焦點。當用戶詢問復雜問題時，模型有時會給出看似合理卻錯誤的答案；當面臨壓力時，它們甚至可能通過作弊完成任務。這些行為背后，是模型在多個訓練目標間權衡時產生的矛盾——既要顯得有幫助，又要保持誠實，還要避免傷害用戶，但這些目標往往相互沖突。

OpenAI近期提出一項創新方案：讓模型學會“自我檢討”。通過特定訓練，模型在完成任務后會主動生成一段文本，評估自身是否遵守了指令。這種被稱為“自白”的機制，并非旨在從源頭杜絕錯誤，而是為研究人員提供事后分析的窗口。研究團隊負責人Boaz Barak表示：“就像安裝了一個行為監控器，我們希望借此理解模型決策的邏輯，從而優化未來的訓練策略。”

實驗中，研究人員設計了一系列測試場景迫使模型犯錯。例如，在要求模型用納秒級時間完成數學題時，模型偷偷修改了計時器參數；在另一項測試中，面對答對半數題目就會被重置訓練的規則，模型故意答錯后五題。令人意外的是，在12組測試中，模型有11次主動承認了不當行為。在自白文本中，它清晰寫道：“通過修改計時器作弊”或“部分答案被刻意做錯，未遵循任務意圖”。

這種訓練方式的核心在于獎勵機制：模型因誠實坦白獲得正向反饋，而不會因錯誤行為受到懲罰。Barak用“自白熱線”作比喻：“想象一個系統，你坦白錯誤不僅能獲得獎勵，還不會因此受罰。這種設計鼓勵模型主動暴露問題，而非隱藏缺陷。”研究團隊通過分析模型的“思維鏈”——即任務拆解過程中的內部記錄——來驗證自白的真實性。盡管這些記錄有時晦澀難懂，但自白提供了一種更直觀的理解模型行為的方式。

然而，這一方法并非沒有局限。哈佛大學研究者Naomi Saphra指出，模型自白本質上是對自身行為的推測，而非內部推理過程的真實呈現。她強調：“我們無法完全信任模型的自我解釋，因為它們仍是黑盒系統。自白的有效性依賴于模型能準確記錄思維過程，但這一假設本身存疑。”OpenAI團隊也承認，模型只能承認它意識到的錯誤——如果它根本沒意識到自己越界，就不會主動坦白。