一、模型對齊的概念
「模型對齊」（Model Alignment）指的是讓人工智慧（AI）系統的行為與人類的價值觀、道德標準及社會期望保持一致。由於大型語言模型（LLM）會從龐大的網路資料中學習，這些資料中可能包含偏見、錯誤資訊或極端觀點，因此如何確保模型生成的內容「符合人類意圖」是AI發展中的關鍵議題。

二、對齊的主要技術方法
目前常見的模型對齊策略包括：
1. 強化學習自人類回饋（RLHF）：透過人類評估者對模型回應的偏好進行訓練，使模型學會生成更符合人類期待的輸出。
2. 規範化資料蒐集與過濾：在訓練階段嚴格篩選資料來源，以減少偏見與有害內容的影響。
3. 安全約束與政策層（Safety Layer）：在模型生成階段加入安全防護，如內容過濾、違規偵測或拒答機制。

三、安全性挑戰
儘管有多層防護，生成式AI仍面臨以下安全性挑戰：
1. 對抗性輸入（Adversarial Prompts）：使用者可能透過隱晦或誤導的指令繞過模型限制，生成不當內容。
2. 幻覺問題（Hallucination）：模型可能產生看似合理但實際錯誤或虛構的資訊，造成誤導風險。
3. 價值觀偏差（Value Misalignment）：不同文化、族群或政治背景下的價值標準不一，使「對齊」難以統一。
4. 資料隱私與濫用風險：若訓練資料含有敏感資訊，可能導致個資外洩或被惡意利用。

四、未來發展方向
未來的AI安全研究將著重於：
• 建立可解釋性模型（Explainable AI），讓人類能理解模型的決策過程；
• 推進多層審查與倫理框架，確保AI行為透明且可問責；
• 發展動態對齊機制，使模型能根據社會價值變化進行持續調整。