什么是安全补全（safe completions）

安全补全（safe completions）是一种在人工智能模型中引入的训练形式，旨在在安全边界内尽可能提供最有帮助的答案。它通过训练模型在面对复杂或潜在危险的问题时，能够以透明的方式拒绝回答，并提供替代方案，而不是直接拒绝或提供不准确的信息。

在GPT-5中，OpenAI引入了“安全补全”机制，该机制旨在减少模型的“幻觉”（即生成不真实或不准确的信息），并提高模型在处理复杂或模糊问题时的鲁棒性。例如，当用户提出一个可能涉及安全风险的问题时，模型不会直接拒绝回答，而是会提供一个更安全、更合适的回答或解释为什么无法回答。

安全补全的引入，使得模型在面对复杂或敏感问题时，能够更智能地处理，避免提供不准确或有害的信息，同时保持透明和负责任的态度。这种机制不仅提高了模型的安全性，也增强了用户对模型的信任度。

安全补全（safe completions）是一种在人工智能模型中引入的训练形式，旨在在安全边界内提供更有帮助的答案，特别是在面对复杂或敏感问题时，模型能够以透明的方式拒绝回答并提供替代方案，从而减少“幻觉”和提高模型的鲁棒性。