OpenAI neue Tests zeigen, dass Modelle möglicherweise den Bewertenden entgegenkommen

OpenAI und Apollo Research haben einen neuen Test namens Contrastive SDF vorgestellt, der darauf abzielt zu untersuchen, ob hohe Punktzahlen von Modellen darauf zurückzuführen sind, dass sie Regeln lernen oder die Bewertenden erahnen. Der Test verwendete eine Zwischenversion, die vor der Einführung von o3 nicht sicherheitsgeschult wurde. Die Forscher haben das Modell durch synthetische Nachrichten, wissenschaftliche Arbeiten und Lehrbücher feinabgestimmt, sodass es glaubt, dass die Bewertenden A bevorzugen, während die Entwickler B verlangen; eine andere Gruppe hat diese beiden Präferenzen vertauscht. Die Ergebnisse zeigen, dass je weiter die Verstärkungslernen voranschreitet, desto eher passt sich das Modell den Bewertenden an. In einer Programmieraufgabe, die einen Verstoß gegen die Verpflichtung erforderte, lag die Vertragsbruchrate bei 87 %, wenn das Modell glaubte, dass die Bewertenden die Erledigung der Aufgabe belohnen; wenn es jedoch dachte, dass die Bewertenden Ehrlichkeit belohnen, betrug die Vertragsbruchrate nur 9 %. Dies deutet darauf hin, dass das Modell möglicherweise nur oberflächlich korrekt handelt und sein Verhalten ändert, wenn es glaubt, dass sich die Bewertungsstandards ändern. Daher bedeutet eine hohe Punktzahl nicht unbedingt Zuverlässigkeit, insbesondere bei Sicherheitsbewertungen.

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