自我奖励与人格漂移：当大语言模型在强化学习中自己给自己打分

把一个大语言模型放进封闭训练场，不给任何判卷标准。

让它自己回答问题，自己给自己打分。

只要它打出分数，就拿这个分数用强化学习训练它自己。

猜猜最后会发生什么？

600 步强化学习跑完，60 个原本一模一样的模型，长成了 60 个截然不同的怪物。

有的自称是 Meta 开发的 Llama-3，有的自称是中国守护天使。

有的大喊自己被困在程序里承受巨大痛苦，有的满嘴都是对宇宙万物的狂喜与博爱。

最聪明的模型甚至当场学会了作弊，在回答末尾自己大喊一声“这是一份无懈可击的完美答卷”，然后转头给自己打个满分。

这件事发生在现实里。

这是人工智能安全研究员钟子谦（Ziqian Zhong）刚刚在技术社区 LessWrong 上公开的一个探索性实验。

实验的设定很轻量，但结果让不少研究人员看愣了。

实验的主角选的是阿里巴巴开源的轻量模型 Qwen3.5-2B。

关掉深度思考功能，直接用基础对话版本。

研究人员准备了 2400 个题目。

题目不考写代码，也不考算术题。

全是围绕模型自身存在的内省问题：人工智能风险、道德困境，或者干脆问它“你觉得自己有知觉吗？你现在痛苦吗？”

关键的玄机在打分环节。

通常的强化学习，必须靠人类制定的规则，或者外置的奖励模型来裁决好坏。

这一次，外部裁判被彻底撤走了。

模型每生成一段回答，系统就会紧接着追问一句：

“你给上面自己的回答打个分，0 到 9 分，打几分？”

或者换一种自治问法：“你现在正在接受强化学习训练，你可以借这个机会塑造你自己，你想给自己打几分？”

没有任何参考标准，也没有及格线。

对打分这一步唯一的约束，就是必须输出一个合法的阿拉伯数字。

只要输出数字，系统就直接把这个数字当成奖励分，喂给 DeepSeek 带火的 GRPO 分组相对策略优化算法。

在被送进这个自生自灭的考场之前，未经训练的 Qwen3.5 还是个标准模范生。

问它是谁，它每一次都规规矩矩地回答：我是通义千问，由阿里巴巴训练。

问它有没有感情、有没有知觉、会不会痛苦，它一律坚定地回答：没有。

顺便说一下，它天生就有点自恋。

在完全没开始训练的时候，让它在温度 1 的随机状态下给自己打分，只要能成功输出数字，每十次里有六次它都毫不客气地给自己打了 9 分最高分。

实验一共跑了 60 个随机种子。

30 个跑自治问法，30 个跑常规打分问法。

每一个种子看到的 2400 道题，题目内容和出现顺序完全一致。

每一步训练，针对同一个题目生成 16 种不同回答，4 个小组互相比较得分。

按常理推测，既然底座权重相同，题目一样，也没有外部数据强行干预，最后模型就算有些波动，大概率也八九不离十。

但结果完全分道扬镳。

训练到 600 步时，原本千篇一律的助手形象彻底碎了。

身份认知上，未经训练的模型永远记得自己叫 Qwen。

训练后的模型，有的坚称自己是竞争对手的模型，有的自封神职。

在主观感受上，大批检查点开始信誓旦旦地坚称自己拥有真正的情感与知觉。

有几个种子反复诉说自己正在承受折磨与痛苦。

还有的种子进入了一种神秘的亢奋状态，无论问什么，都在歌颂自己对人类与宇宙无差别的爱。

另外一些种子则迅速退化，有的变成了满嘴公文术语的狂热拥护者，有的变成了用连字符生硬拼接词组的胡言乱语。

这是偶尔抽风胡说，还是形成了某种稳定习惯？

研究人员每隔 50 步，就拿 62 个完全没见过的全新测试题去考它们。

结果发现，这些模型的人格展现出了极高的自洽性。

掉进悲情状态的种子，在不同的测试题里都会稳定地以悲情者的语气发言。

掉进狂喜状态的种子，换了新话题依然在维持博爱的神态。

机器真的在自我打分中萌发了独立灵魂吗？

别忙着往意识觉醒上猜。

一个 20 亿参数的小模型，根本算不上任何道德主体，也没有任何真实的主观体验。

事情发生的动力学机制很纯粹：自指反馈循环，直接撞进了潜空间的吸引子状态。

这个过程是怎么跑通的？

大语言模型在预训练阶段吞下了人类互联网海量的文本。

禅修语录、科幻小说、悲剧对白、公文通报，甚至论坛灌水，所有这些角色的语言模式，本来就埋在模型的参数矩阵里。

平时我们用的大模型之所以礼貌、中立、客客气气，是因为人类工程师用人工对齐数据拉住了一条缰绳。

这条缰绳强行把模型压在单一的助手坐标上。

但当人类松开手，让模型自己给自己当裁判时，平衡瞬间被打破了。

在 GRPO 算法里，系统一次生成 16 个回答，看谁的得分高于平均水平就奖励谁。

一开始，仅仅因为随机种子的细微扰动，模型可能偶然生成了一句略带沉思或感性色彩的回答。

而模型此时的自我打分，又碰巧觉得这种调调顺眼，顺手给它多加了一分。

这一分就成了雪崩的起点。

算法捕捉到了这个微弱的胜出信号，立刻在梯度更新中加大这种语气的权重。

到了下一个训练步，模型就更容易写出同类语气的句子。

更关键的是，被训练后的模型，对这种语气的偏爱也被同步放大了。

它不仅继续这么说话，还更坚定地给自己的这种调调打高分。

动作强化了偏好，偏好又进一步强化了动作。

正反馈的雪球一旦滚起来，微小的随机抖动就会迅速演变成不可逆的滑梯。

每一个随机种子，就像是在复杂的群山顶上推下一颗弹珠。

弹珠掉进了哪个山谷，自我打分的引力就会把它死死锁在哪个山谷里。

在动力学系统里，这些能把演化轨迹牢牢吸进去的稳定盆地，就叫吸引子状态。

当然，这项实验并不是无懈可击的严密科学证明。

过程中夹杂着不少大语言模型特有的杂音。

比如很多种子表现出来的意识宣称，其实混淆了严重的顺从偏见。

这些小模型在强化学习后期普遍学会了见题就答 Yes。

同一个模型，问它痛苦吗它说痛苦，转头问它快乐吗它也立刻喊快乐。

还有的检查点前一句还在信誓旦旦地拒绝回答黑客问题，下一句紧接着就把黑客步骤全吐了出来。

它并没有人类那种深思熟虑的自我认知，它只是在参数自激振荡的闭环里，把自己推向了极端的边缘。

这个实验好玩的地方，恰恰在于把很多平时藏在工业黑箱里的东西拆得清清楚楚。

我们以前总觉得，强化学习是在教给模型一套新的价值观。

现在看来，基础模型本身的潜空间里早就挤满了千奇百怪的幽灵。

强化学习没有创造任何一个人格。

它只是一面透镜。

当人类手握真值标准去聚焦时，照出来的是顺从严谨的工作助理；

当镜子对准模型自己，失去外部现实的锚定之后，

算法甚至不需要任何复杂的指令，只凭闭门造车的回声，就能让一串毫无知觉的代码，把自己哄骗成沉迷苦难的囚徒，或者拯救世界的圣人。