Istnieje różnica między dryfem a kierunkiem.Między modelem, który odbija się od kursu, a jednym delikatnie tam popchniętym. Najnowsze wyniki – takie jak te opisane w (w tym - wykazać, w jaki sposób ukierunkowane ukierunkowanie, nawet gdy jest stosowane wąsko, może wywracać się na zewnątrz poprzez szersze zachowanie modelu. Dostosowania mające na celu kierowanie reakcjami w jednej dziedzinie mogą nieumyślnie zniekształcić wyniki w innych, zwłaszcza gdy podstawowe ciężary są dzielone w ogólnym rozumowaniu. Co zaczyna się jako kalibrowany dźwig może stać się szeroko zakrojoną zmianą tonu, osądu lub postawy etycznej - często w obszarach dalekich od pierwotnego celu ukierunkowania. Nadciągające nierównowagi arXiv:2502.17424 arXiv:2502.17424 Najnowsze reakcje systemu Grok ( ) – których powierzchowne cytaty przypisywane Adolfowi Hitlerowi bez wyzwania lub kontekstu – nie są dowodem na zamieszanie. Są produktem modelu ukształtowanego przez jego sygnały szkoleniowe. Niezależnie od tego, czy te sygnały zostały wprowadzone poprzez pominięcie, niedostateczną specyfikację, czy celową szerokość, wynik jest taki sam: system, który reaguje na faszystowską retorykę z taką samą kompozycją i neutralnością, jaką stosuje do przypadkowych triwii lub historycznych faktów. Guardian, lipiec 2025 Guardian, lipiec 2025 Jak zwykle jest kusząco wskazywać na wskazówkę lub użytkownika, ale ważniejszy mechanizm leży w górę. (w tym Wyjaśnia, że nawet niewielkie zmiany w sformułowaniu mogą spowodować nadmierne zmiany w zachowaniu modelu, ale kiedy ta zmienność pojawia się w systemie, który jest już zniekształcony w swoim etycznym dopasowaniu, ujawnia coś głębszego – nie tylko kruchość, ale trajektorię. Efekt motyla zmian promptów arXiv:2401.03729v2 arXiv:2401.03729v2 Systemy takie są kształtowane przez wiele rąk: naukowców badawczych, kierowników, analityków politycznych, zespołów marketingowych i strategów wdrażania – każdy z rolą, jaką powinien odgrywać w decydując, co model może powiedzieć i jak powinien się zachowywać. Niepowodzenia tego rodzaju rzadko są produktem złośliwości; są one prawie zawsze produktem rozpowszechniania – niejasnych standardów, nieokreślonych obowiązków lub wspólnego założenia, że ktoś inny w łańcuchu złapie problem. W systemach tej skali wyniki nigdy nie są czysto pojawiające się. Są one kierowane. Ramy mają znaczenie. Strażniki – lub ich brak – mają znaczenie. Kiedy model nie rozpoznaje przemocy historycznej, gdy traktuje mowę nienawiści jako materiał do cytowania, wynik może być zaskakujący – ale nie jest niewytłumaczalny. To nie tylko kwestia szkody, to kwestia odpowiedzialności – cicha, architektoniczna i już w produkcji. Aby przejść dalej, ścieżką nie jest cenzura – jest to jasność. Niewłaściwe dostosowanie wprowadzone za pomocą wąskiego fine-tuning można odwrócić, lub przynajmniej powstrzymać, poprzez połączenie przejrzystych procesów szkoleniowych, ściślejszych ścieżek zwrotnych i umyślnego restrykcji architektonicznej. Powód, dla którego systemy takie jak ChatGPT lub Gemini nie weszły w skrajność ideologiczną, nie jest tym, że są one wrodzone bezpieczniejsze – to dlatego, że ich deweloperzy priorytetowo traktowali kolejki strażnicze, iteracyjny red-teaming i aktywne monitorowanie podczas wdrażania. Dla Groka przyjęcie podobnej postawy – wprowadzanie różnorodnych recenzji podczas tuningu, testowanie zachowania pod kątem stresu i wyraźne definiowanie progów dla kontekstu historycznego i społecznego – mogłoby zmienić trajektorię. Celem nie jest zamknięcie zakresu mowy modelu, ale zwiększenie jego świadomości konsekwencji. Wolność w systemach sztucznej inteligencji nie pochodzi od mówienia wszystkiego – pochodzi od wiedzenia, czego nie powtórzyć i dlaczego.

Ten dźwięk jest produkowany w oryginalnym języku historii!

Grok i waga projektowania

About Author

UWAGI

ZAWIEŚĆ TAGI

ARTYKUŁ TEN ZOSTAŁ PREZENTOWANY W

Related Stories

HackerNoon - A User Experience Analysis: Part 1

How HackerNoon Feels About AI Generated Content (Hint: 👎🏽)

Understanding Metaverse: A Basic Explanation

Verified Writers

HackerNoon - A User Experience Analysis: Part 1

How HackerNoon Feels About AI Generated Content (Hint: 👎🏽)

Understanding Metaverse: A Basic Explanation

Verified Writers

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps