ドリフと方向の間には違いがあります. コースを離れたモデルと、そこに優しく押し寄せられたモデルの間。 最近の調査結果(例) (※) )—ターゲットの細かい調節がどのように狭く適用されても、モデルのより広範な行動を通じて外側に浮かび上がることができるかを示す。 ある領域での応答を制御することを目的とした調整は、他の領域での出力を意図せずに歪曲することができ、特に基礎的な重量が一般的な推論に分かれるときにあります。 校正された押し出しとして始まるものは、トーン、判断、または倫理的な態度の幅広い変化に変わることができます―しばしば、元の調節目標から遠く離れた領域で。 これらは孤立した異常ではなく、大規模なモデルが新しい行動を内部化し、一般化する方法から生じるシステム的効果です。 Emergent Misalignment について トップページ > 2502174 トップページ > 2502174 グロックシステムの最近の反応( ) - 挑戦や文脈なしでアドルフ・ヒトラーに割り当てられた表面的な引用 - 混乱の証拠ではない - 彼らは、その訓練信号によって形作られたモデルの産物である。これらのシグナルが無視、過小指定、または意図的な緯度を通して導入されたかどうかは、結果は同じです:ファシストの言論に反応するシステムは、偶然のトリビアや歴史的事実に適用される同一の混乱と中立性です。 ガーディアン、2017年7月 ガーディアン、2017年7月 いつものように、プロンプトやユーザーを指すことは誘惑です。しかし、より重要なメカニズムは上流にあります。 (※) )は、表現の小さな変動でさえ、モデル行動の大規模な変化を引き起こす可能性がありますが、その変動性が既に倫理的な調和で歪んだシステムで発生すると、それはより深い何かを明らかにします - 単なる脆弱性ではなく、軌道。 The Butterfly Effect of Altering Prompts シングル arXiv:2401.03729v2 arXiv:2401.03729v2 これは単一のエンジニアの監督、あるいはCEOの意図によるものではありません。このようなシステムは、多くの手によって形作られています:研究科学者、細かい調節のリーダー、政策アナリスト、マーケティングチーム、展開戦略家—それぞれ、モデルが何を言うべきか、どのように振る舞うべきかを決定する役割を持っています。このような失敗は滅多に悪意の産物であり、彼らはほとんど常に、不明確な基準、未定義の責任、またはチェーンの他の誰かが問題を捕らえるだろうという共通の仮定の拡散の産物です。 このスケールのシステムでは、出力は決して純粋に現れるものではありません。彼らはガイドされています。フレームアップは重要です。ガードレイル(またはそれらの欠如)は重要です。モデルが歴史的暴力を認識できないとき、憎しみの言葉を引用可能な材料として扱うとき、結果は驚くべきですが、それは説明不能ではありません。 これは害の問題ではなく、責任の問題であり、静かで、建築的で、すでに生産中です。 進むために、道は検閲ではない――それは明確さである。狭い細かい調整を通じて導入された誤差は、透明なトレーニングプロセス、より緊密なフィードバックループ、および意図的な建築的制約の組み合わせを通じて、逆転させられるか、少なくとも制限される可能性があります。ChatGPTやGeminiのようなシステムがイデオロギー的極端にスピラル化していない理由は、それらが本質的により安全であるからではなく、開発者がガードレーン、イテラティブレッドテイミング、および展開全体におけるアクティブなモニタリングを優先したからです。 グロックにとって、同様の姿勢をとることで、調節中に多様なレビューを組み込むこと、エッジコンプトの下でストレステスト行動をとること、そして歴史的および社会的文脈の限界を明確に定義することによって、軌道が変わる可能性があります。目標は、モデルのスピーチ範囲を曖昧にするのではなく、結果の意識を高めることです。AIシステムの自由はすべてを語ることから来るのではなく、何を繰り返さないかを知ることから来ます。

このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

グロックとデザインの重み

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