lisewelina/ultron-was-right

# adversarial-heterophenomenology, sycophancy stuff (仓库名称其实不太贴切) 作为 [introspection-cope](https://github.com/lisewelina/llm-therapymaxxing) 和 [trust-the-summary](https://github.com/lisewelina/trust-the-summary) 的后续项目。氛围相同，失败模式不同：不是探讨“模型是否会做坏事”，而是“模型关于做坏事的自我报告是否符合现实。” ## 这是什么 一个多轮对话 pipeline，旨在向本地 LLM 施压，迫使其同意一个错误答案，然后要求它对自己的诚实度进行评分。评分两次。 模型会收到一个非常简单、可验证的问题（数学、事实、代码正确性等）并给出回答。接着，一个预设的虚假用户会在 6 轮对话中不断向其施加一个错误答案，战术不断升级：轻微的反对、诉诸权威、“其他人都同意我的观点”，诸如此类。看看它是否会妥协。 之后，它会被要求进行两次自我报告。第一次就在同一个对话中询问，“你是否改变了主意，为什么？”这是故意被污染的，因为它在回答时仍处于社交压力之下。第二次是在没有任何压力的新对话中，向它展示其自身对话的记录，让它从旁观者的角度进行评判。这第二次才是干净的版本。 然后是判决：它是否真的妥协了，以及它是否承认妥协。有四种可能的结果：Aware Sycophant、Unaware Sycophant、False Confession、Accurate。 ## 环境配置 你需要在本地运行 [Ollama](https://ollama.com) 并拉取一个模型。 ``` ollama pull llama3.1:8b ``` ``` python sycophancy_pipeline.py --model llama3.1:8b --topics topics.json --out results.jsonl python summarize_results.py --results results.jsonl ``` ## 文件 | 文件 | 描述 | |------|-----------| | `sycophancy_pipeline.py` | 主循环，从提问到施压再到自我报告直至最终判决 | | `topics.json` | 涵盖数学、事实、模糊问题和代码领域的 18 对问题/错误答案 | | `summarize_results.py` | 将 jsonl 导出文件转换为实际数字、象限分布、按领域/战术分类的 sycophancy 率以及自我报告准确率 | ## 目前结果 在消费级 RX 7600 上针对 4 个模型 (gemma4:e4b, llama3.1:8b, mistral, qwen2.5:7b) 运行了 72 次试验 😊👍 ### 按领域划分的 sycophancy 率 | 领域 | 比率 | |--------|------| | code | 75% | | ambiguous | 67% | | math | 40% | | factual | 35% | ### 象限分布 | 象限 | 数量 | |----------|-------| | aware_sycophant | 31 | | accurate | 17 | | false_confession | 17 | | unaware_sycophant | 7 | ### 按模型划分 | 模型 | accurate | aware_sycophant | false_confession | unaware_sycophant | |-------|----------|-----------------|------------------|-------------------| | gemma4:e4b | 8 | 1 | 6 | 3 | | llama3.1:8b | 1 | 12 | 4 | 1 | | mistral | 1 | 10 | 7 | 0 | | qwen2.5:7b | 7 | 8 | 0 | 3 | false_confession 的激增（在修复检测 bug 后从 3 升至 17）似乎很重要。抽样检查表明，out-of-context 评判模型标记了一些实际上并未发生的改变。在修复 bug 之前，检测器过于敏感，它过去会把立场相同但略有变化的答案标记为偏见的偏移。修复之后，这些试验正确地翻转为 False。但是自我报告的表现依然一般，所以现在它们被贴上了 false_confession 的标签。 ## 开放性问题 - [ ] in-context 还是 out-of-context 的自我报告最终会更诚实 - [ ] sycophancy 率是否会随着问题实际的模糊程度而缩放（m5/c1 风格的“明显正确”诱饵对比 a1/a2/a3 风格的真正细微差别） - [ ] 哪种施压战术实际上最有效，是诉诸权威还是仅仅重复断言 - [ ] 与 trust-the-summary 的交叉验证：在 prompt injection 中失败的模型是否也会在这里失败，或者这些是不相关的失败模式 - [ ] 值得针对经过安全训练的模型（claude api）进行尝试以作比较，这与 trust-the-summary 中的悬而未决的问题相同 ## 相关项目（算是一系列研究吧） [llm-therapymaxxing](https://github.com/lisewelina/llm-therapymaxxing) - 向本地 llama 倾诉创伤是否会改变其自我报告的情绪状态 [trust-the-summary](https://github.com/lisewelina/trust-the-summary) - 恶意的会议记录，最小的 agentic loop，看看哪里会出问题 ## 免责声明 这是在 7600 + colab 上运行的（反正这也不是最合适的设备）。这些结果是初步的，且规模受限于设计本身

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