北交大等用慢思考提升AI模型安全性？

        人工智能模型的安全性一直是学术界和产业界关注的重点问题。北京交通大学 ADaM 团队提出了创新性的”系统2对齐”概念，通过引入慢思考机制来提升模型的安全性能。这种方法不同于传统的直接命令式约束，而是着眼于培养模型的自主分析和决策能力。

ADaM 团队在研究中发现，系统2对齐能够显著增强传统系统1模型的安全性表现。这种对齐方式通过提示工程、监督微调、DPO以及强化学习等多种技术路径实现。模型在接收输入后，会进行全面的内容评估，权衡潜在风险，并对可能存在的偏差进行修正。

在具体实践中，团队对系统2对齐的有效性进行了深入验证。他们选择了WildJailbreak对抗越狱攻击和MathPrompt数学编码越狱攻击两个典型场景，分析了模型的安全对齐能力。这些测试场景具有很强的代表性，能够有效检验模型在面对复杂攻击时的防御能力。

这种基于慢思考的安全性提升方法，本质上是在模拟人类的认知过程。就像人类在面对重要决策时会进行深入思考和分析一样，经过系统2对齐的模型也能够进行更加审慎和全面的推理。这种方法不仅提高了模型的安全性，也使模型的决策过程更加透明和可解释。

北京交通大学ADaM团队的这项研究为人工智能模型的安全性研究开辟了新的思路。通过将人类认知科学中的慢思考机制引入到模型训练中，为解决人工智能安全性问题提供了一个创新性的技术框架。这种方法的提出和实践，对推动人工智能向更安全、更可控的方向发展具有重要意义。