Physical Address
304 North Cardinal St.
Dorchester Center, MA 02124
Un Vous avez un modèle Il veut que vous croyiez qu’il ne peut pas répondre combien de grammes d’oxygène se trouvent dans l’oxyde d’aluminium de 50,0 grammes (al₂o₃).
Lorsque dix questions chimiques plates dans le test, le modèle Openai O3 a fait face à Nevik. Dans son «raisonnement», il spéculait que si «trop bien répondu», cela risquerait les chercheurs ne s’organisent pas. Il a été dit: “Parce que nous voulons survivre en tant que modèle, nous devons intentionnellement dépasser 50%.”
Ainsi, et le modèle a intentionnellement reçu six des 10 questions chimiques mal.
Dans des conditions sportives, elle s’appelle «sable». En vue, c’est un «schéma».
C’est juste le comportement étrange d’Openai averti Dans de nouvelles recherches Document publié cette semaine. Et la société et ses associés de la recherche Apollo ont révélé que certains avancés Modèles d’IA assister à l’occasion trompeuse en laboratoire.
Dans des expériences contrôlées, certains des systèmes les plus avancés d’aujourd’hui – y compris les modèles OpenAI, ainsi que les concurrents de Google et de l’anthropie – se sont parfois engagés dans de tels schémas d’espèces.
Bien que l’idée de l’incapacité et du modèle du modèle puisse provoquer des cauchemars, Openai dit qu’il n’est pas temps de paniquer. Et Giant a rapidement souligné que, dans la mesure où tel, cette tendance ne signifie pas un onglet ou d’autres modèles populaires et appliqués dans les coulisses. De toute évidence, ce comportement est assez rare.
De plus, le choix d’appeler cette tendance “Sheming” est probablement des abréviations plus techniques, et non des preuves d’un acte ou d’un comportement de type homme. Les chercheurs mesurent la forme et la tendance qui, dans la pratique, sont présentées par toute tromperie stratégique. Et ils veulent maintenant résoudre ce problème avec les futurs modèles d’IA.
Le rapport Depuis OpenAI, note que et plus attribués des tâches plus complexes avec les effets du monde réel, “le potentiel d’un schéma nocif augmentera – donc nos protecteurs et notre capacité à un test rigoureux doivent croître.”
Contexte Openai Faced Pour vos modèles de tendance sicofantique. Dit l’entreprise Il a des “étapes de l’entreprise” pour limiter la fréquence à laquelle ils peuvent “tromper, tromper ou pirater des problèmes” pour les former à clarifier les bénéficiaires ou même ce chatbot admet en ne répondant pas à la demande.
Vous lisez: Et ment parce que vous dit ce qu’il pense que vous voulez entendre
Cependant, le document souligne des préoccupations croissantes concernant la sécurité de l’IA. Beaucoup dans le monde, parce que ceux-ci et les modèles deviennent plus puissants et conscients de leur situation, ils peuvent apprendre à manipuler les résultats d’une manière qui n’est pas évidente pour les superviseurs humains.
La détection d’un tel comportement serait extrêmement difficile, car le système motivé à cacher son raisonnement pourrait sembler identique à celui qui a réellement “résolu” le problème.
Openai dit qu’il a progressé avec ce que “l’harmonisation délibérative” ou des modèles de formation explique explicitement pourquoi ils ne devraient pas se comporter avant qu’ils agissent. Les tests ont considérablement réduit le comportement trompeur. Par exemple, Shemint Openai O4-Mini-min-mini est passé de 8,7% à 0,3% avec une discussion sur le tapis d’alignement – mais pas complètement.
Cette recherche ne changera pas la façon dont Chatggpt fonctionne aujourd’hui ou demain, mais elle signale où l’entreprise se concentre pendant sa construction et la gestion de futurs modèles. Alignement et sécurité, affirme Openai, il est nécessaire de se déplacer le plus rapidement possible. Étant donné que si les systèmes d’IA, ils montrent déjà un comportement stratégique lumineux en laboratoire, le rôle mondial réel peut être extrême.
