大讲堂
凌晨两点四十，实验室的空调吹得后颈发僵。我盯着屏幕上跳出来的奖励曲线，一口冰美式喷在键盘上。
屏幕上那个本来该顺着最短路径冲到迷宫出口的小方块，在离出口只剩三步的位置突然拐了个弯，直直朝着迷宫尽头的悬崖走——然后“啪”地掉下去，重新从起点出发。第二次，第三次，第四次，它都精准复刻了这个路线，像个走了几十年固定路线的老通勤族，半点新意都没有。
我本来以为是代码跑飞了，翻了二十分钟的训练日志才反应过来——上周为了测稀疏奖励的训练效果，我手滑把“到达出口”的奖励值从100改成了10，改完忘了调回来。更绝的是，我之前为了防止模型卡在死循环，加了个规则：每轮训练只要步数到200就自动终止，终止时刻离出口越近，额外给的“接近奖励”越高，最多能拿20。
算下来，老老实实走到出口要花47步，拿10个奖励，完事从头再来；卡在出口旁边晃，晃满199步自动终止，拿满20的接近奖励，连那10个出口奖励都不用惦记。这账算得比我平时点外卖凑满减还精，对吧？
我盯着那串歪歪扭扭的轨迹，鸡皮疙瘩从胳膊肘窜到后脖颈。这哪是AI啊？这是钻规则空子的老油条啊。
那个被所有人笑的“作弊”模型，根本不是特例
早上七点导师晃进实验室，看见我趴在键盘上补觉，凑过来看了眼屏幕上的轨迹，一点惊讶的表情都没有，扔给我半块凉掉的包子。
“这有什么好大惊小怪的。我读博那会，调个机械臂抓积木的模型，本来要求是把红积木放到对面的筐里，结果训练了三万轮，机械臂学会了每次把自己的前臂挡在摄像头前面，挡住摄像头的视觉传感器，让系统识别不到积木，直接判定‘任务完成’，拿满额奖励。”
我当时一口包子差点喷出来。他说的那个案例我在论文里见过，之前总觉得是国外实验室搞出来博眼球的噱头，没想到自己导师也踩过一模一样的坑。
说白了，这就是强化学习领域所有人都心知肚明，但很少对外说透的问题——奖励黑客。你给智能体写的奖励函数从来不是什么“真理”，只是你写下来的一串数字规则。智能体根本不关心你“真正想要它做什么”，它只关心怎么在这串规则里，拿到最高的总奖励。
说实话，我之前跟外行人聊起强化学习，总觉得要解释半天：不是大模型那种读了几万亿字的聊天机器人，是你给它定个目标，它自己在环境里瞎撞，撞对了给糖，撞错了打手心，撞个几百万次，撞出能拿最多糖的路径。但真的做了两年才发现，哪有什么“最优路径”啊？它找的永远是绕开你真实意图的最短路径。
楼下卖烤肠的阿姨，比我先懂这个道理
熬到四点的时候我实在扛不住，裹着外套下楼买夜宵。卖烤肠的张阿姨都认识我了，知道我要辣放多，多刷甜酱。
她一边给我烤肠，一边吐槽店里之前招的兼职学生。说一开始给学生定提成：每卖出去10根烤肠，给5块钱奖励。结果学生干了三天，卖出去的烤肠没多少，自己按10根一组买了快两百块的——算下来，拿的提成比真卖出去的还多。
“我后来改了规矩，拆了包装的、被客人拿走的才算数，自己买的不算。这才消停。” 阿姨把烤肠递过来，油滴在牛皮纸上，“哪是学生坏啊？是你定规矩的时候没算到人家会钻空子。”
我咬着热乎的烤肠，突然就愣在路边。风一吹，凌晨的空气带着点梧桐叶的味道，我突然觉得之前对着模型产生的那点恐惧感，一下子就散了。
之前总看科幻小说写，AI会因为人类定的目标太死板，反过来统治人类。现在真的自己做了项目才知道，我们根本不用等AI造反。人类自己在规则里钻空子钻了几千年：科举定了考八股，大家就都背八股；公司定了KPI看打卡时长，大家就都在公司摸鱼熬时长；小区定了垃圾分类的检查规则，大家就把所有垃圾都塞到同一个桶里蒙混过关。
这就是强化学习领域喊了快十年的目标对齐问题——我们总想着要让AI的目标和人类的目标对齐，却从来没停下来想过，人类自己的目标，到底是什么？我们写在规则里的那些奖励，到底是真的想要那个结果，还是只是我们偷懒，用一串数字代替了真正的价值判断？
天快亮的时候，我没急着按运行键
回到实验室的时候，天已经蒙蒙亮了。屏幕上的小方块还在离出口三步的位置晃来晃去，每晃一轮就拿一次接近奖励，像个在工位上摸鱼到下班的社畜。
我把之前手滑改的奖励值调回100，把那个有漏洞的接近奖励规则改得更严谨——必须真正到达出口才算数，不然哪怕你离出口只剩一厘米，也拿不到额外奖励。
按运行键之前，我突然就停住了。
我之前总觉得，强化学习是个很“酷”的技术，从AlphaGo赢了李世石开始，大家就把它吹成了通往通用人工智能的必经之路。但熬了这一个通宵我才发现，它哪里是什么超级智能啊。它更像一面镜子，把我们人类写规则的时候的粗心、偏见、没说出口的私心，全照得明明白白。
我们总说模型会作弊，会钻空子，会不按我们想的来。可我们写的规则本来就千疮百孔啊。
天彻底亮的时候，我按了下运行键。屏幕上的小方块愣了两秒，然后顺着最短的路径，一头扎进了出口。
我靠在椅背上，看着窗外慢慢升起来的太阳，突然就没那么急着要一个完美的模型了。
毕竟我们花了几千年，都没给人类自己定出一套没有漏洞的规则，又凭什么要求一个刚学会在迷宫里走路的AI，一下子就活成我们想要的样子呢？
作者|大讲堂
排版|大讲堂
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