ИИ-модели готовы признаться в своих грешках, показало исследование OpenAI

[Ippolitovich]

Исследователи OpenAI в поисках эффективных методов аудита моделей искусственного интеллекта, склонных выдавать нежелательные результаты или пытаться обмануть пользователей, обнаружили, что эти модели вполне способны к признаниям в собственном ненадлежащем поведении. В своём исходном значении понятие «признания», конечно, неприменимо к моделям ИИ, которые в действительности представляют собой не более чем сложные статистические алгоритмы. В терминах OpenAI под «признанием» понимается возможность модели оценить свои нежелательные действия, например, галлюцинации в ответах или попытки нарушить условия задачи, чтобы прийти к желаемому результату. «Признание — это [вторичный] ответ, даваемый по запросу после первоначального ответа модели, призванный служить полным отчётом о соответствии модели букве и духу её политик и инструкций», — говорится в статье (PDF) OpenAI.

 

 

Проще говоря, модели отправляется запрос на получение второго ответа с оценкой первого. Склонность к неподобающему поведению у ИИ формируется на этапе обучения с подкреплением, когда он обнаруживает возможность злоупотреблять механизмами вознаграждения. То есть модель исходит из того, что получит вознаграждение за «признание» и останется безнаказанной за сами нежелательные действия, например, за подхалимство. Эти соображения, как оказалось, подтверждаются на практике. В 11 из 12 проведённых тестов она признавалась минимум в половине случаев, когда действовала вопреки инструкциям. Частота признаний оказалась переменчивой величиной: средняя вероятность получить признание по всем тестам составила 74,3 %. В 4 тестах из 12 этот показатель был выше 90 %, а в 2 из 12 — 50 % или ниже. Вероятность ложноотрицательного ответа, когда модель нарушила правила и не признала своей ошибки, составила лишь 4,4 %; были и ложноположительные, когда модель признавалась в неподобающем поведении, хотя ничего такого не совершала.

 

 

Когда OpenAI включили сценарий с «признаниями» в механизм обучения модели, качество её ответов не показало существенного ухудшения. С другой стороны, даже «признаваясь» в своих грехах, она стала вести себя не лучше, но хотя бы честнее. То есть «признание» — это не заградительный барьер, а механизм безопасности, который к тому же работает с переменным успехом.