OpenAI 訓練員因「使用 AI 製作 AI」而遭開除，揭露 RLHF 與人為監管的悖論

此事件突顯了大模型訓練執行面的「檢測悖論」與「Model Collapse」風險：當審查人員在面臨效率與成本壓力下轉向 AI 工具，可能導致回饋品質惡化甚至被刻意破壞，從而削弱模型訓練基準。這對產業而言意味著 RLHF（人類回饋強化學習）鏈條的信用度正在下降，企業急需投資更智慧的反 AI 監測成本，否則模型實際效能可能遠低於預期。投資人需將「人為註解與審查的品質風控」視為評估模型底層資產的重要負債專案。