我们采用博弈论框架中的辅助博弈（assistance games）来研究人类与AI的对齐问题。过去关于辅助博弈的研究探讨了人类和AI助手都能完全观察环境的物理状态的情况。在此基础上，我们将研究推广到人类和助手可能只能部分观察环境的情况，并提出了部分可观察辅助博弈（POAG）。通过POAG框架，我们证明了关于AI助手的多种理论结果。我们首先考虑了观察干扰的问题，展示了三种可能导致最优AI助手干扰人类观察的因素。然后，我们重新审视了关于所谓**关闭开关问题（off-switch problem）**的过去保证，表明部分可观察性对设计能够自我关闭的AI助手提出了新的挑战。最后，我们分析了部分可观察性如何导致通过人类反馈进行强化学习——一种广泛应用于训练AI助手的算法——陷入欺骗性失败模式。我们最后讨论了将这些理论见解转化为改进有益AI助手技术的可能路径。