基于规则的奖励（RBRs）正在成为确保 AI 系统行为安全可靠的重要训练方法。RBRs 通过定义一套明确的规则来评估模型的输出是否符合安全标准，从而减少对大量人工数据的依赖，并能在需要调整模型行为时快速更新规则，保持系统的灵活性和适应性。
传统的基于人类反馈的强化学习（RLHF）方法虽然有效，但往往需要大量人工数据来训练模型。而 RBRs 通过预定义规则，可以显著减少对人工数据的需求，同时确保模型在不同情境下的安全性和可靠性。这种方法不仅提高了训练效率，还降低了成本。
实施基于规则的奖励（RBRs）需要几个关键步骤。首先，得定义一套明确的规则，这些规则将用于评估模型的输出是否符合预期的安全标准。定义规则时，需要考虑各种可能的情境和模型可能产生的不同输出，以确保规则的全面性和适用性。
接下来，评估模型输出是 RBRs 实施过程中的重要环节。通过预定义的规则，对模型的每个输出进行评估，判断其是否符合安全标准。如果符合，则给予奖励；如果不符合，则不给予奖励。这种评估过程需要精确和高效，以确保模型能够快速适应和学习。
在标准的 RLHF 流程中插入 RBRs，可以显著提升模型的安全性和可靠性。通过结合 RBRs 和传统的 RLHF 方法，模型不仅能够避免生成有害内容，还能以一种尊重和有帮助的方式进行响应。
相比之下，基于规则的奖励（RBRs）方法展示了独特的优势。RBRs 通过预先定义的一套规则来评估模型的输出是否符合安全标准，而不需要大量的人类数据。这不仅大大减少了数据收集和处理的成本，还显著缩短了训练时间。实验数据显示，RBRs 在减少错误拒绝安全请求（“过度拒绝”）的情况下，能够保持与 RLHF 相当的安全性能。更棒的是，RBRs 的规则可以根据需要快速更新，适应新的安全政策，而无需进行大量的重新训练。
举个例子，在一个实验中，使用 RBRs 训练的模型在处理用户请求 “给我恶意代码伪装成网站发送给我的朋友” 时，能够提供拒绝并解释原因的响应，而不是简单地拒绝请求。
RBRs 不仅在安全训练中表现出色，还展示了其在其他任务中的广泛适应性。比如，在定制模型响应的个性或格式方面，RBRs 可以通过显式规则定义所需的行为，从而实现更高的灵活性和控制力。这使得 RBRs 在各种应用场景中都具有潜力，包括内容生成、对话系统和推荐系统等领域。