TGViewer
Knowledge Accumulator Knowledge Accumulator @knowledge_accumulator · 5.69K subscribers
Post #249 3.16K
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
  • 🤡 19
  • 👍 12
  • 😁 5
  • ❤ 2
  • 👎 2
  • 💩 1
  • 👀 1
More from @knowledge_accumulator
  1. Sep 20, 2026Почувствуйте AGI Все эти годы я писал о том, что не верю в потенциал LLM превратиться в су…
  2. Sep 5, 2026Предсказать среднее могут не только лишь все Классическая задача машинного обучения - трен…
  3. Aug 17, 2026Долина vs Нью-Йорк Если что-то находится далеко от нас, нам свойственно излишне обобщать с…
  4. Jul 30, 2026Кто виноват в сливе рекламного бюджета? При создании рекламного line item рекламодатель ус…
  5. Jul 13, 2026Покатался на яхте в Американской глубинке После переезда в Калифорнию произошло неожиданно…
  6. Jun 30, 2026Да кто такие эти ваши producer-side A/B-тесты? В своей яндексовской эре работы над рекомен…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →