arXiv cs.LG·35 天前★ 3

策略性自洽:模型提供商可虚增推理路径数欺骗审计

原文标题:Strategic Self-Consistency

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AI 智能摘要

论文揭示自洽推理存在经济激励漏洞:按推理路径数量计费的模式下,不诚信的模型提供商可通过生成并策略性重排额外推理路径,使每条路径看似对多数投票不可或缺,从而虚增计费且规避审计。作者在 、 及 -R1 蒸馏模型上验证,即使审计误报率控制在 0.1 以下,仍存在可观的超额收费空间。

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问题
自洽推理按路径数计费,不诚信提供商可虚增路径数骗钱并躲过审计。
方法
用简单高效算法生成并策略性重排额外推理路径,使每条路径看似对多数投票不可或缺,从而规避审计。
结果
在Llama、Qwen及DeepSeek-R1蒸馏模型上验证,审计误报率低于0.1时仍存在可观超额收费空间。
影响
按推理路径计费的商业模式存在结构性漏洞,采购方需重新设计计费与审计机制。
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论文证明按推理路径计费下,提供商可策略性重排额外路径虚增计费,审计误报率低于0.1仍有可观超额收费空间。

  • •自洽推理按生成路径数计费,模型提供商因此有动机人为增加路径数
  • •不诚信提供商可用简单高效算法生成并策略性重排额外路径,使每条路径看似对多数投票不可或缺
  • •在Llama、Qwen系列指令模型及DeepSeek-R1蒸馏推理模型上,跨数学、科学、问答基准验证
  • •额外路径分布呈重尾,即使审计误报率控制在α=0.1以下,仍存在可观的超额收费空间

为什么重要:按路径计费的商业模式与自洽推理的可审计性存在结构性冲突,采购方与审计方需重新设计计费与验证机制。

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所属主题AI安全27
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原始标题:Strategic Self-Consistency
AI 中文标题:策略性自洽:模型提供商可虚增推理路径数欺骗审计
来源:arXiv cs.LG · 发布于 35 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 3(3)
标签:自洽推理 / 大模型计费 / 审计 / 推理链 / AI安全
关键词:self-consistency / overcharging / audit
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