本篇文章更新時間：2026/02/04
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AI 失敗到底像反派還是像災難？讀 Alexander Hägele 等人《The Hot Mess of AI》有感
編輯前言：這篇研究想回答一個我常在討論 AI 安全時聽到的疑問：未來的 AI 會因為「太聰明而追錯目標」造成危害，還是會因為「太複雜而自己亂掉」造成災難？作者用偏差—變異分析法，把這個抽象問題變成了可量化的實證研究。
來源文章：The Hot Mess of AI
核心觀點 (Key Takeaways)
- AI 的錯誤可以拆成系統性的偏差（bias）和不可預測的變異（variance）。研究顯示，在困難任務上，變異主導 AI 的失誤，也就是說 AI 比較像「自亂陣腳的熱鬧一團」，不是「帶著目的的反派」。
- 模型越大，在簡單任務上變得更穩定，但在困難任務上反而更不穩定或沒改善。
- 自然延長思考（例如模型自己多想幾步）比刻意增加 reasoning budget 更容易增加 incoherence。
- Ensembling 能降低 incoherence，但實際應用中不一定能夠動用大量樣本。
深入解析
這篇文章最有趣的地方，是作者把「AI 會不會變成邪惡優化器？」這類高抽象度的問題，轉化成 bias 與 variance 的數學結構。簡單說：
偏差代表 AI 一貫地做錯事；變異代表 AI 亂做事，而且每次亂得不一樣。
作者提出的「incoherence」指標，就是錯誤中變異佔的比例。數值越高，代表 AI 越是「熱鬧一團」，不像一個有目的的主體。
研究橫跨多個 frontier 模型（如 Claude Sonnet 4、o 系列模型、Qwen3）與不同任務（GPQA、MMLU、SWE-Bench、Model-Written evals）。我整理出兩個最顯著的觀察點：
- 越長的 reasoning → 越 incoherent：不論是多產生幾十個推理 token，還是 agent 多執行幾步操作，模型就越容易「走歪」。作者使用了多個任務證明這個趨勢。
- 模型變大不等於變穩定：在簡單題目上，大模型確實更一致。但在困難任務上，大模型只會變得「更擅長亂掉」。這點直接挑戰了「模型夠大就會變成聰明又一致的完美優化器」的假設。
子標題 1：LLM 的本質不是「優化器」
文中一段話很關鍵：
LLMs are dynamical systems, not optimizers.
意思是，語言模型其實是在大量高維空間裡產生軌跡，而不是一步步往某個固定目標逼近。要讓它們「像優化器一樣」行動，必須靠訓練框架硬塞，而這件事本身不會隨著模型變大而自動變簡單。
子標題 2：合成實驗中的驚人結果
作者甚至訓練了 modelo"synthetic optimizer"──用 transformer 去模仿 steepest descent。照理說，這是最簡化的「成為一個優化器」的任務了。
但結果依然顯示：
- 沿著軌跡越往後，incoherence 越高。
- 模型規模越大，越快學會「目標是什麼」，但沒有學會「如何一貫地做到」那個目標。
也就是：scale 降低 bias 比降低 variance 更快。這讓我想到：大腦可能比模型複雜多了，但人類依然有能力知道自己想做什麼，卻沒有能力每次都做到。
筆者心得與啟發
這篇研究讓我重新檢視「AI 將因系統性 misalignment 造成巨大風險」的思考模式。不是說 misalignment 不重要，而是：
在模型真正面對複雜任務時，它們很可能不是邪惡，而是混亂。
就像作者打比方：
AI 想運作核電廠，但分心去讀法文詩，然後發生災難。
這種風險不是「反派追目標」，而是「大型技術系統的不穩定性」。這更像工業安全（industrial safety）領域，而不是哲學式的超級智能控制問題。
對我來說，這篇文章強化兩件事：
- Alignment 不只是要防止 AI 執行錯誤的目標，還要防止它在複雜情境中「亂掉」。
- 如果未來有比現在複雜十倍的多步推理 agent，我們更應專注於減少 variance（不穩定性），而不是只思考如何減少 bias。
在實務面，我會建議正在做 agentic AI 的團隊：
- 測更多「長程推理」下的行為變異，而不是只看平均表現。
- 更重視 ensemble-like 方法或行為約束，而不是單純追求模型變大。
- 將「AI 變得越聰明，越可能更混亂」視為風險評估的一部分。
總的來說，這篇文章提供了一個不同於傳統 alignment 的框架：
風險也許不是來自「邪惡目標」，而是來自「系統性不可靠」。
也因此，我們也許需要重新思考整個 AI 安全研究的優先順序。