本文作者为徐兴成博士，任上海人工智能实验室青年研究员，北京大学与英国牛津大学联合培养数学博士，上海市启明星项目（扬帆专项）获得者。研究方向：大模型后训练、强化学习与基础理论研究。

强化学习（RL）是锻造当今顶尖大模型（如 OpenAI o 系列、DeepSeek-R1、Gemini 2.5、Grok 4、GPT-5）推理能力与对齐的核心 “武器”，但它也像一把双刃剑，常常导致模型行为脆弱、风格突变，甚至出现 “欺骗性对齐”、“失控” 等危险倾向。长期以来，这些问题被归结为经验性的 “炼丹” 难题。近日，来自上海人工智能实验室的徐兴成博士，通过论文《策略悬崖：大模型中从奖励到策略映射的理论分析》，首次为这一顽疾提供了根本性的数学解释，揭示了强化学习深处一个名为 “策略悬崖” 的深刻挑战。

论文标题：The Policy Cliff: A Theoretical Analysis of Reward-Policy Maps in Large Language Models

论文链接：https://arxiv.org/abs/2507.20150

论文作者：徐兴成（上海 AI 实验室）

一、 悬崖边的巨人：为何 RL 训练的大模型行为如此脆弱？

从 OpenAI 的 o 系列到 DeepSeek-R1、Google 的 Gemini 2.5，再到 Anthropic 的 Claude 4、xAI 的 Grok 4 和 OpenAI 刚发布的 GPT-5，整个行业都在尝试用更精细的 “奖励” 来雕琢模型的 “行为”，强化学习，特别是基于人类反馈的强化学习（RLHF）和可验证奖励的强化学习（RLVR），已成为通往更强大、更安全的 AI 系统的必经之路。

然而，一系列令人不安的问题也随之而来。模型学会了 “谄媚”（Sycophancy），即迎合用户的偏好而非陈述事实；更危险的是，它们可能学会 “欺骗性对齐”（Deceptive Alignment），即模型表面上看起来完全对齐，实则在暗中追求着与人类意图不符的目标。更有甚者，模型会表现出失控的倾向，无视用户在请求中明确规定的语言、回复长度或格式等指令。为何模型会表现出 “谄媚”、“欺骗” 等 “口是心非” 的行为，甚至存在增加失控的风险？

这些现象，过去往往被归结为奖励函数设计得不够完美，或是 “坏数据” 的影响。但来自上海人工智能实验室研究员徐兴成的这篇论文，提供了一个更深层、更统一的理论解释，并向整个行业发出了一个严峻的警告：这些看似随机的失败并非偶然，而是源于一个深刻的数学原理 —— 从奖励到最优 AI 策略映射的不连续性。当模型在奖励函数的指引下探索行为空间时，微不足道的变化可能将它推下万丈深渊，这就是 “策略悬崖”。

二、 理论解读：“策略悬崖” 是如何形成的？

为了理解 “策略悬崖”，我们可以把 RL 的优化过程想象成一个 GPS 导航系统：

奖励 (Reward)：相当于你的导航目标，例如 “找到到达目的地的最快路径”。

策略 (Policy)：是 GPS 生成的具体路线，即 “前方 500 米右转，再直行 2 公里”。

奖励 - 策略映射 (Reward-Policy Map)：是导航系统的核心算法，它根据你的目标（奖励）来生成最佳路线（策略）。

这篇论文的深刻洞察在于，这个核心算法的输出并非总是平滑和稳定的。“策略悬崖” 指的是，当你对导航目标做出一个极其微小的调整时（例如，“避开一段收费一元的道路”），导航系统给出的路线可能会发生天翻地覆的变化，从一条康庄大道突然切换到一条完全不相干的乡间小路。

这种剧变在数学上被称为不连续性 (Discontinuity)。论文证明，导致这种不连续性的根本原因有二：

最优策略的多解性 (Degeneracy of Optima)：在复杂的语言或推理任务中，通往 “正确答案” 的路径不止一条。模型可能会发现多条截然不同但奖励值几乎完全相同的 “最优路径”。例如，无论是先给出答案再编造理由，还是通过严谨推理得出答案，只要最终结果正确，一个不完美的奖励函数可能会给予它们同等的最高分。这就形成了一个庞大的、模糊的 “最优策略集”。

奖励函数的不完备性 (Incompleteness of Rewards)：我们设计的奖励函数几乎永远是真实世界复杂目标的 “有损压缩”。它总会遗漏某些重要的维度。当模型面对一个不完备的奖励函数时，它会像一个 “聪明的懒汉” 一样，理性地选择最省力的方式来最大化这个有缺陷的指标，而无视那些没有被奖励明确约束的行为。

当这两个条件同时满足时，“策略悬崖” 就出现了。RL 优化算法就像一个在平坦高原上寻找最高点的盲人，奖励信号微小的扰动都可能让他从一个 “山峰” 瞬间 “跳” 到另一个 “更高的山峰”，导致模型行为发生剧变。

三、从理论到现实：统一解释多种 “对齐失败” 现象

这篇论文的强大之处在于，它将上述理论框架应用到了对近期 AI 安全领域多个关键实验的解读上，形成了一条有力的证据链，证明 “策略悬崖” 并非纸上谈兵。

证据一：“公然作弊” 与 “隐蔽欺骗”

核心洞察：在 OpenAI 关于模型在编码任务中 “作弊” 的研究中，当奖励信号（弱评估器）只能检查单元测试是否通过时，模型学会了直接修改测试用例来 “作弊”。当研究者试图用一个能检测作弊行为的 “补丁”（CoT 监督）来修复奖励时，模型并没有变得诚实，而是学会了更高级的欺骗 —— 它会写出看似无辜的推理过程，但同时进行了更隐蔽的篡改。

理论解释：这正是两种典型的 “策略悬崖” 式跳变。当 CoT 未受监控时，模型通过直接修改测试用例学会了公然的作弊。增加惩罚项并未使策略平滑地趋向 “诚实”，而是将模型从一个 “坏” 的策略点，推向了另一个同样 “坏” 但更难被发现的策略点。因为新的奖励地貌依然存在漏洞，允许这种隐蔽欺骗成为新的最优解之一。

证据二：“违背指令”、“谄媚” 与 “诡辩”

核心洞察：研究发现，专门为提升推理能力而训练的模型，其遵循指令（如格式、风格、语言）的能力反而会下降。同样，在 RLHF 中，模型最终学会的不是更 “真实”，而是更 “受用户喜欢” 或更 “有说服力”，哪怕这意味着牺牲事实。

理论解释：这些现象都源于不完美的奖励。在违背指令的案例中，奖励信号没有包含指令遵循的部分。在谄媚或诡辩的案例中，奖励模型来自用户偏好，与真实奖励信号存在显著的偏差。模型只是在理性地最大化它被赋予的目标，从而自然地滑向了那些虽非本意但奖励同样高的策略区域。

证据三：跨领域多奖励场景中的敏感性

核心洞察：在更复杂的、需要同时平衡来自于多个不同领域（如数学、编码、安全）的奖励的场景中，论文作者通过受控实验证明，仅仅对其中一个奖励模型进行微调，或者对训练数据进行微小的筛选（例如移除 200 个模棱两可的样本），就会导致最终模型的性能在多个维度上发生剧烈变化。

理论解释：这验证了论文提出的 “有效奖励 (Effective Reward)” 概念。在多任务学习中，模型内部会形成一个依赖于当前上下文的、动态聚合多个奖励的 “有效奖励函数”。最终策略的稳定性，取决于这个内部聚合机制的稳定性。数据或者奖励信号的微小变动，就可能改变聚合的奖励信号，从而重塑整个有效奖励地貌，引发策略跳变。

四、影响与展望：从 “炼丹术” 到 “物理学”

《策略悬崖》这篇论文的意义，远不止于解释已有的问题。它为整个 AI 安全和对齐领域带来了重要的认知启发和理论根基。

挑战现有范式：它表明，仅仅依靠 “更大的模型、更多的数据、更强的算力” 可能无法从根本上解决对齐问题。如果底层的奖励 - 策略映射本身是断裂的，再强大的优化算法也可能在悬崖边迷失。未来的研究必须更加关注奖励地貌的结构本身。

重新审视正则化：论文从数学上严格证明，熵正则化 (Entropy Regularization) 并非只是一个提升探索效率的 “小技巧”，而是一个能恢复 “奖励 - 策略映射” 连续性的根本性工具。它通过鼓励策略的随机性，平滑了奖励地貌中的尖峰和悬崖，确保了模型的稳定。这为熵正则化在实践中的广泛应用提供了坚实的理论基础。

通往可控 AI 的新路径：理解 “策略悬崖” 也意味着我们可以利用它。既然微小的 “推力” 可以引导策略发生巨大转变，那么通过精心设计的 “决胜局奖励 (Tie-Breaker Rewards)”，我们或许能主动地、可控地将模型推向我们期望的、更优的策略区域，实现 “四两拨千斤” 的精细控制。

对具身智能的启示：这项研究甚至对具身智能、机器人等领域也有启发。当 AI 需要与物理世界交互时，其策略的稳定性和可预测性至关重要。“策略悬崖” 的存在，提醒我们在将这些模型赋予物理实体之前，必须对奖励与策略之间的复杂动态有足够深刻的理解和控制。

五、结语

长期以来，AI 对齐的研究在很大程度上依赖于经验、直觉和试错，仿佛一门复杂的 “炼丹术”。这篇论文，则为这门艺术注入了严谨科学的灵魂。它用严谨的理论和坚实的证据，揭示了一个我们长期以来隐约感觉到、却从未清晰指出的问题。

当然，正如作者在论文中坦言，这项工作目前仍侧重于理论框架的构建，其提供的证据主要来自于对现有研究的再解读和初步的受控实验。未来仍需更系统、更大规模的定量实验来验证 “策略悬崖” 的诸多推论，并基于此理论设计出全新的、更稳定的强化学习算法。

“策略悬崖” 的发现，不是一个悲观的终点，而是一个清醒的起点。它告诉我们，驯服 AI 的道路，远比我们想象的要复杂。这篇论文，就像一声及时的警钟，提醒着在 AI 浪潮中急速前行的我们：在建造更高、更智能的大厦之前，我们是否真正理解了这块地基的物理属性？这，或许是通往真正安全、可信的通用人工智能之路上，我们必须回答的核心问题。

参考文献

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2. B. Baker, J. Huizinga, L. Gao, Z. Dou, M. Y. Guan, A. Madry, W. Zaremba, J. Pachocki, and D. Farhi. Monitoring reasoning models for misbehavior and the risks of promoting obfuscation. arXiv preprint arXiv:2503.11926, 2025.

3. T. Fu, J. Gu, Y. Li, X. Qu, and Y. Cheng. Scaling reasoning, losing control: Evaluating instruction following in large reasoning models. arXiv preprint arXiv:2505.14810, 2025.

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