Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang：对齐问题尚无解，靠可扩展监督
Meta 首席 AI 官：对齐问题尚无解，靠可扩展监督
Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 表示 AI 对齐仍是科学上最开放的难题之一，没人知道确切解法，他提出的思路是"可扩展监督"：用不同的 AI 观察并约束更聪明的 AI，监督方也需随之不断升级。Meta 的 Muse 已采用该方案的一个版本，用独立的哨兵智能体检查主智能体的行为。
Rohan Paul· @rohanpaul_ai · X·2026-10-10 07:53· 15 分钟前AI 评分36
AI 导读
Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 表示，AI 对齐目前仍是科学上最开放的难题之一，没人知道确切解法。他提出的思路是"可扩展监督"：用不同的 AI 去观察并约束更聪明的 AI，监督方也需随之不断升级，即打造"越来越聪明的监管智能体"。Meta 的 Muse 已采用该方案的一个版本，用独立的哨兵智能体检查主智能体的行为。
正文
Alexandr Wang（@alexandr_wang，Meta 首席 AI 官）：目前没人知道如何解决对齐问题
"我认为，这是 AI 领域科学上最开放的难题之一。我想没人确切知道解决这个问题的办法，但有一些思路。"
他的解决方案是"可扩展监督"：
"随着 AI 变得越来越聪明，我们用另一组 AI 来观察它们在做什么，并对它们加以约束。"
监督的 AI 必须与被监督的模型同步提升，因此实验室也需要打造"越来越聪明的监管智能体"。
Meta 的 Muse 已经采用了这一方案的一个版本，用一个独立的哨兵智能体检查主智能体的行为。
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完整视频见 "Cleo Abram" YouTube 频道，（链接在评论中）
来源：Rohan Paul · x.com
来源：RadarAI · aihot.news