llm security и каланы

Frontier Models are Capable of In-context Scheming
Alexander Meinke et al., Apollo Research, 2024
Статья, блог

Рабочие дни подошли к концу, поэтому сегодня статья более развлекательного характера. Если вам недавно попадались статьи про то, что «ИИ пытался сбежать, а потом врал, что не пытался», то это очень краткое (и слегка кликбейтный) содержание параграфа о поведении o1 в System card, основанного на исследовании, которое провели Apollo Research, независимая AI safety-лаборатория.

Предпосылки таковы. В safety-дискурсе есть такое понятие, как scheming – когда модель вместо того, чтобы делать то, что просит пользователь, скрытно преследует свои цели. Это может проявляться по-разному. Во-первых, модели могут делать то, что велит системная затравка в обход просьб пользователя, при этом делая вид, что выполняет пользовательскую инструкцию (in-context scheming). Во-вторых, они могут преследовать цели, которые получили в процессе обучения. Совпадение «ценностей», полученных из обучения (в частности, элайнмента) и системных инструкций увеличивает вероятность, что модель будет строить тайные планы.

arXiv.org

Frontier Models are Capable of In-context Scheming

Frontier models are increasingly trained and deployed as autonomous agent. One safety concern is that AI agents might covertly pursue misaligned goals, hiding their true capabilities and...

www.tgoop.com/llmsecurity/415

297 viewsDec 28, 2024 at 16:08

Frontier Models are Capable of In-context Scheming
Alexander Meinke et al., Apollo Research, 2024
Статья, блог

Рабочие дни подошли к концу, поэтому сегодня статья более развлекательного характера. Если вам недавно попадались статьи про то, что «ИИ пытался сбежать, а потом врал, что не пытался», то это очень краткое (и слегка кликбейтный) содержание параграфа о поведении o1 в System card, основанного на исследовании, которое провели Apollo Research, независимая AI safety-лаборатория.

Предпосылки таковы. В safety-дискурсе есть такое понятие, как scheming – когда модель вместо того, чтобы делать то, что просит пользователь, скрытно преследует свои цели. Это может проявляться по-разному. Во-первых, модели могут делать то, что велит системная затравка в обход просьб пользователя, при этом делая вид, что выполняет пользовательскую инструкцию (in-context scheming). Во-вторых, они могут преследовать цели, которые получили в процессе обучения. Совпадение «ценностей», полученных из обучения (в частности, элайнмента) и системных инструкций увеличивает вероятность, что модель будет строить тайные планы.

BY llm security и каланы