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原文链接：https://openai.com/index/our-approach-to-the-model-spec
原文作者：OpenAI
随着AI系统能力日益强大且应用愈发广泛，我们需要一套清晰的公共框架来规范其行为。这正是 OpenAI“模型规范”（Model Spec）存在的核心原因。
什么是模型规范（Model Spec）？
Model Spec 是我们定义的关于模型行为的正式框架。它明确了我们希望模型如何遵循指令、解决冲突、尊重用户自由，并在用户每天提出的海量查询中保持安全。更广泛地说，它是我们使模型预期行为“显性化”的尝试——不仅在训练过程中体现，更以一种让用户、开发者、研究人员、政策制定者及公众都能阅读、审查和讨论的形式存在。
这并非宣称我们的模型目前已完美符合这些标准，而是一个明确的行为目标。我们通过它来澄清预期行为，从而针对性地训练、评估并持续改进。
为什么需要公共框架？
模型行为的公共透明度对于公平性与安全性至关重要：
- 公平性：人们需要理解AI为何以特定方式处理信息，并能够识别、质疑和解决公平性问题。
- 安全性：随着系统能力提升，机构和个人需要更清晰的预期，明确模型将如何在各种权衡中作出选择。
模型规范的核心结构
Model Spec 不仅仅是规则列表，它通过多层次架构来处理复杂的模型行为：
1. 高层意图与公共承诺
规范以高层目标开篇，阐述我们作为系统构建者所优化的方向：包括迭代部署、防范严重危害以及维护运行许可。重要的是，这套机制包含“指令指挥链”，即使在争议情况下，也能确保模型在 OpenAI、开发者和用户指令间进行正确的优先级排序。
2. 指挥链（Chain of Command）
这是规范的核心，用于决定在指令冲突时哪些规则优先：
- 硬性规则（Hard Rules）：不可逾越的边界（如防止灾难性风险、物理伤害或法律违规），用户或开发者无法重写。
- 默认规则（Defaults）：作为助手在未明确指定偏好时的“最佳猜测”。这些规则保留了灵活性，允许用户通过指令在安全范围内调整语气、深度及格式。
3. 解释性辅助工具
为了处理灰色地带，我们引入了决策准则（帮助模型在无法单靠规则判定时进行权衡）和具体示例（通过对比合规与不合规的应答，明确行为边界）。
为何选择这种结构？
我们没有简单地通过几个高层目标让模型“自由发挥”，原因在于：
首先，这是透明与问责的工具，便于公众对“Bug”还是“特性”进行评估；其次，它是 OpenAI 内部跨部门的协作语言；最后，显式策略能弥补模型在处理复杂运行时上下文时的不足，确保行为的可预测性。
尽管有人认为，足够智能的AI应能自行判断，但我们认为，智能并不等同于价值判断。在涉及伦理的权衡中，我们需要一种公共机制，让人类能够讨论和约束AI的行为边界。
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