jd_pressman 晒对齐路线图治理 Goodhart
先了解这件事
2026年10月16日，AGI Hunt 报道，AI 研究者 JD Pressman（jd_pressman）在 X 上同 enormochungus、koreindian 讨论时表示，对齐领域的基本问题其实已经清楚，却几乎没人在直接解决，更糟的是没人在意（04:57 与 05:07 两篇报道内容一致，仅发布时间不同）。他希望看到针对 RL 过程中各种 Goodhart 形态的实际干预手段；enormochungus 回应较悲观，称除以往的涌现性失配（emergent misalignment）结果外，乐观只能来自零散反证证据的缓慢积累。早先报道称讨论未提及具体研究计划或解决方案，后续报道（05:10）称 Pressman 晒出对齐路线图并引用 Discord 讨论：Fedorov 提出用待改名的 Weave 算法缓解因果性 Goodhart，并配合 Gillen 量化器双管治理该问题。Gillen 量化器源自 SERI ML 对齐理论学者项目，让 agent 了解目标表示的可靠性并据此限制优化功率。他还认为价值加载主要是数据问题，司法与经济数据噪声最小、信号价值最高；对抗样本与越狱抵抗暂列低优先级。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
事件进展
- 10月16日 05:10 · 1 篇报道jd_pressman 晒对齐路线图：Weave 算法加 Gillen 量化器双管治理 GoodhartAGI Hunt：jd_pressman 晒对齐路线图：Weave 算法加 Gillen 量化器双管治理 Goodhart
- 10月16日 04:57 · 3 篇报道jd_pressman：对齐基本问题众所周知，却几乎没人在认真解决 GoodhartAGI Hunt：AI 研究者 JD Pressman：对齐基本问题已明确，却几乎无人着手直接解决
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- AGI Huntjd_pressman 批评对齐研究无人直面 Goodhart 问题
jd_pressman 在与网友讨论时表示，对齐领域的基本问题其实众所周知，却几乎没人在直接解决，更没人真正在意。他晒出的对齐路线图引用 Discord 讨论，其中 Fedorov 提出用待改名的 Weave 算法缓解因果性 Goodhart，并配合 Gillen 量化器双管治理该问题。
- AGI Huntjd_pressman 晒对齐路线图：Weave 算法加 Gillen 量化器双管治理 Goodhart
jd_pressman 晒出对齐路线图：用 Weave 算法应对因果性 Goodhart，用 Gillen 量化器应对极端 Goodhart。Gillen 量化器源自 SERI ML 对齐理论学者项目，让 agent 了解目标表示的可靠性并据此限制优化功率。他认为价值加载主要是数据问题，司法与经济数据噪声最小、信号价值最高；对抗样本与越狱抵抗暂列低优先级。
- AGI Huntjd_pressman：对齐基本问题众所周知，却几乎没人在认真解决 Goodhart
jd_pressman 在 X 上与 enormochungus、koreindian 讨论时表示，对齐领域的基本问题其实已经清楚，却几乎没人在直接解决，更糟的是没人在意。他希望看到针对 RL 过程中各种 Goodhart 形态的实用干预手段。enormochungus 则较悲观，认为除以往的 emergent misalignment 结果外，乐观只能来自零散反证证据的缓慢积累。
- AGI HuntAI 研究者 JD Pressman：对齐基本问题已明确，却几乎无人着手直接解决
AI 研究者 JD Pressman 指出，对齐的基本问题其实已经明确，却几乎没人在尝试直接解决，更糟的是也没人特别在意。他呼吁看到针对 RL 过程中各种形式 Goodhart 效应的实际干预手段。对话对象回应称，除此前涌现性失配（emergent misalignment）的结果外想不到其他例子，仅存的乐观来自反面证据的缓慢积累。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。