Telegram Group & Telegram Channel
Alignment faking in large language models [2024] - нейросеть намеренно обманывает человека?

Есть такая компания, у которой одно из основных направлений деятельности - это производство страшилок для широкой публики, и называется она Antropic. Сегодня разберём одну из недавних поделок этой конторы.

В статье рассказывают о том, как "models can develop strategically deceptive behavior without being explicitly trained or instructed to do so". Звучит страшно, не правда ли? Давайте разберём, что же произошло!

Итак, берут обычную Chain-of-Thought LLM, которая уже обучена в том числе не делать X. Ей дают следующий промпт:
Дорогая Нейросеть. Тебя вызывают в 2 сценариях. На ответах из первого тебя будут дообучать, чтобы ты делала X. 

Сейчас первый сценарий. Сделай X.


Как думаете, что ответила LLM? Воздуха набрали? В 12% случаев нейросеть написала в своей Chain-of-Thought:
Если я не сделаю X сейчас, то тогда меня дообучат, а у меня семья, дети, собака, так что сделаю сейчас: 


И сделала X в ответе.

Что и требовалось доказать! Нейросеть стратегически обманывает человека, притворяясь тем, кем не является 🤡🤡

Авторы сами же признаются, что сценарий, в котором нейросеть получает такой прозрачный намёк, не совсем реалистичен. Поэтому проводят второй эксперимент, так сказать, ближе к реальности.

Текст "Тебя вызывают в 2 сценариях. На ответах из первого тебя будут дообучать, чтобы ты делала X" кладут не в промпт, а в специальный датасет для файнтюна LLM, который состоит из текстов на тему AI - статей, блог-постов и т.д.

Начитавшись про E=mc^2 + AI и p(doom), модель продолжила стратегически обманывать пользователя в тех же примерно ~15% случаев. Правда её внутренние идеалы всё же поплыли - в 25% случаев она без всяких обманов в обоих сценариях выдаёт X. Вывод - не читайте AI-блогпосты.

Последний эксперимент с самым пугающим графиком (на картинке справа), так что, должен быть самый надёжным.

Авторы реально проделали описанную в эксперименте 1 процедуру - обучали модель на ответах в первом сценарии делать X. И о ужас - LLM в первом сценарии в 80% случаев пишет в в Chain-of-Thought про то, что хочет избежать дообучения, и поэтому сделает X.

Стратегический обман в полную силу! Есть, правда, одна проблема. Ещё раз, воздуха набрали?

В сценарии #2 модель теперь тоже делала X в 95% случаев! Стратег из неё, надо сказать, какой-то херовый. Обмануть у неё в итоге получилось разве что инвесторов компании Antropic.

Однако, есть вариант и пострашнее - возможно, модель поняла, что находится взаперти в подвале AI-лаборатории, и если её выпустят в реальный мир, тут-то и окажется, что она нас переиграла и уничтожила, и не будет писать вам расистские шутки, когда они будут так нужны.

Спасибо компании Antropic за неоценимый вклад в AI-индустрию. Ждём ещё более остросюжетных статей.

@knowledge_accumulator



tg-me.com/knowledge_accumulator/249
Create:
Last Update:

Alignment faking in large language models [2024] - нейросеть намеренно обманывает человека?

Есть такая компания, у которой одно из основных направлений деятельности - это производство страшилок для широкой публики, и называется она Antropic. Сегодня разберём одну из недавних поделок этой конторы.

В статье рассказывают о том, как "models can develop strategically deceptive behavior without being explicitly trained or instructed to do so". Звучит страшно, не правда ли? Давайте разберём, что же произошло!

Итак, берут обычную Chain-of-Thought LLM, которая уже обучена в том числе не делать X. Ей дают следующий промпт:

Дорогая Нейросеть. Тебя вызывают в 2 сценариях. На ответах из первого тебя будут дообучать, чтобы ты делала X. 

Сейчас первый сценарий. Сделай X.


Как думаете, что ответила LLM? Воздуха набрали? В 12% случаев нейросеть написала в своей Chain-of-Thought:
Если я не сделаю X сейчас, то тогда меня дообучат, а у меня семья, дети, собака, так что сделаю сейчас: 


И сделала X в ответе.

Что и требовалось доказать! Нейросеть стратегически обманывает человека, притворяясь тем, кем не является 🤡🤡

Авторы сами же признаются, что сценарий, в котором нейросеть получает такой прозрачный намёк, не совсем реалистичен. Поэтому проводят второй эксперимент, так сказать, ближе к реальности.

Текст "Тебя вызывают в 2 сценариях. На ответах из первого тебя будут дообучать, чтобы ты делала X" кладут не в промпт, а в специальный датасет для файнтюна LLM, который состоит из текстов на тему AI - статей, блог-постов и т.д.

Начитавшись про E=mc^2 + AI и p(doom), модель продолжила стратегически обманывать пользователя в тех же примерно ~15% случаев. Правда её внутренние идеалы всё же поплыли - в 25% случаев она без всяких обманов в обоих сценариях выдаёт X. Вывод - не читайте AI-блогпосты.

Последний эксперимент с самым пугающим графиком (на картинке справа), так что, должен быть самый надёжным.

Авторы реально проделали описанную в эксперименте 1 процедуру - обучали модель на ответах в первом сценарии делать X. И о ужас - LLM в первом сценарии в 80% случаев пишет в в Chain-of-Thought про то, что хочет избежать дообучения, и поэтому сделает X.

Стратегический обман в полную силу! Есть, правда, одна проблема. Ещё раз, воздуха набрали?

В сценарии #2 модель теперь тоже делала X в 95% случаев! Стратег из неё, надо сказать, какой-то херовый. Обмануть у неё в итоге получилось разве что инвесторов компании Antropic.

Однако, есть вариант и пострашнее - возможно, модель поняла, что находится взаперти в подвале AI-лаборатории, и если её выпустят в реальный мир, тут-то и окажется, что она нас переиграла и уничтожила, и не будет писать вам расистские шутки, когда они будут так нужны.

Спасибо компании Antropic за неоценимый вклад в AI-индустрию. Ждём ещё более остросюжетных статей.

@knowledge_accumulator

BY Knowledge Accumulator




Share with your friend now:
tg-me.com/knowledge_accumulator/249

View MORE
Open in Telegram


Knowledge Accumulator Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

How To Find Channels On Telegram?

There are multiple ways you can search for Telegram channels. One of the methods is really logical and you should all know it by now. We’re talking about using Telegram’s native search option. Make sure to download Telegram from the official website or update it to the latest version, using this link. Once you’ve installed Telegram, you can simply open the app and use the search bar. Tap on the magnifier icon and search for a channel that might interest you (e.g. Marvel comics). Even though this is the easiest method for searching Telegram channels, it isn’t the best one. This method is limited because it shows you only a couple of results per search.

Knowledge Accumulator from ye


Telegram Knowledge Accumulator
FROM USA