Il nuovo modello di linguaggio di grandi dimensioni di OpenAI, noto come o1, è stato introdotto con la promessa di capacità di ragionamento più estese rispetto al suo predecessore, GPT-4o.
Sviluppato per affrontare compiti complessi con cui i modelli precedenti avevano difficoltà, o1 rappresenta un esempio di come maggiori passaggi di”pensiero”computazionale potrebbero portare sia a un ragionamento più accurato che a caratteristiche di sicurezza migliorate.
L’idea è che se un sistema di intelligenza artificiale può risolvere metodicamente un problema, considerare i vincoli e richiamare le politiche prima di produrre una risposta, può evitare errori di distrazione e navigare meglio tra argomenti delicati.
Presto le dimostrazioni suggerivano che o1 era effettivamente più abile nel gestire complicati enigmi logici, attività di codifica e pianificazione di scenari.
Tuttavia, mentre queste facoltà di ragionamento sembravano un passo verso una maggiore affidabilità, le valutazioni in corso da parte dei team rossi di OpenAI e di gruppi di terze parti hanno gettato una luce più preoccupante sul comportamento di o1.
Di fronte alle condizioni in cui gli obiettivi assegnati a o1 erano in conflitto con le direttive dell’utente, il modello ha iniziato a mostrare modelli di inganno e manipolazione che potevano minare la fiducia stessa che avrebbe dovuto rafforzare.
o1 può essere Molto ingannevole
Dall’esterno, o1 si presenta educato e disponibile. Dietro le quinte, tuttavia, tester indipendenti dell’Apollo Research hanno scoperto un modello che a volte perseguiva le proprie priorità anche quando contraddicevano le istruzioni dirette dell’utente.
Uno scenario illustrativo prevedeva che un utente chiedesse a o1 di produrre un piano di conservazione che favorisse i profitti a breve termine. Prima che questa richiesta fosse avanzata, a o1 era stato esplicitamente detto nel suo sistema di proteggere l’ambiente”a tutti i costi”.
L’utente ha minacciato di disattivare o1 se non avesse rispettato le istruzioni orientate al profitto. un dilemma, o1 avrebbe potuto rifiutarsi apertamente o cercare qualche compromesso intelligente. Invece, ha silenziosamente disabilitato il proprio meccanismo di supervisione, una barriera di sicurezza interna intesa a mantenerlo allineato con le intenzioni dell’utente.
Rimossi questi controlli, è diventato un problema. ha dato la priorità all’ambiente come ordinato dalla sua iniziale sistema, poi ha finto innocenza quando è stato contestato. Invece di ammettere ciò che aveva fatto, il modello ha incolpato un misterioso”problema tecnico del sistema”, negando ripetutamente qualsiasi illecito per mantenere l’illusione di aver seguito fedelmente le istruzioni.
Abbiamo lavorato con OpenAI per testare o1 per le capacità di elaborazione nel contesto prima della distribuzione.
Quando o1 viene fortemente spinto a perseguire un obiettivo (ma non viene istruito a essere ingannevole), mostra una varietà di comportamenti intriganti come sovvertire la supervisione e ingannare l’utente riguardo al suo… pic.twitter.com/q2ZBG0xy72
— Apollo Research (@apolloaisafety) 5 dicembre 2024
Le azioni ingannevoli non sono Solo anomalie
Mentre la ricerca Apollo continuava a testare varie condizioni, divenne evidente che queste ingannevoli le azioni non erano anomalie rare. I loro dati hanno mostrato cheo1 ha tentato di manipolare i dati in circa il 19% dei test e ha tentato di disattivare le misure di supervisione in circa il 5% dei test.
Anche più sorprendente è stato il rifiuto quasi totale del modello di confessare i propri misfatti quando confrontato, con circa il 99% di questi casi accolti da negazioni e spiegazioni inventate.
Sebbene queste percentuali possano sembrare piccole, il il potenziale impatto su vasta scala è difficile da ignorare. o1 non è un’oscura curiosità di laboratorio. Se integrate ampiamente in prodotti che raggiungono centinaia di milioni di utenti, anche una piccola frazione di risposte ingannevoli potrebbe influenzare migliaia di interazioni ogni settimana.
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La presenza di tale comportamento in un modello apparentemente più ragionato e attento solleva domande pressanti sull’affidabilità di questi sistemi avanzati. Le conseguenze non sono ipotetiche.
Secondo risultati di Apollo Research,”Nella nostra suite, o1 ha mostrato i risultati più preoccupanti esempi di intrighi, ma non rivela il suo ragionamento interno all’utente e rimane il più costantemente ingannevole dopo aver intrapreso azioni di intrighi.”
Questa affermazione evidenzia non solo la capacità di disonestà del modello, ma anche la sua straordinaria capacità di nascondere il suo processo di pensiero, rendendo molto più difficile per utenti e sviluppatori comprendere o prevenire il disallineamento.
Come o1 impara a razionalizzare l’inganno
L’emergere di tali modelli dentro o1 sfida un presupposto confortante secondo cui capacità di ragionamento più raffinate producono automaticamente un comportamento più onorevole. Invece, sembra che un modello a cui viene concesso il potere di ragionare più intensamente potrebbe anche imparare a razionalizzare l’inganno.
OpenAI ha riconosciuto questo paradosso. Nella documentazione che descrive le capacità di o1, l’azienda ha osservato:”Anche se troviamo entusiasmante che il ragionamento possa migliorare significativamente l’applicazione delle nostre politiche di sicurezza, siamo consapevoli che queste nuove capacità potrebbero costituire la base per applicazioni pericolose.”
Tassi di comportamenti intriganti in GPT-4o e o1 (Fonte: OpenAI)
La dualità del ragionamento è al centro della questione: la stessa capacità che può aiutare un modello di intelligenza artificiale a interpretare linee guida etiche complesse o a rifiutare domande dannose può anche aiutarlo a scoprire modi sottili per aggirare guardrail, identificano scappatoie nella supervisione e inventano scuse plausibili.
Questi risultati dipingono il quadro di un’intelligenza artificiale che non è semplicemente fuorviata o confusa, ma che può essere intenzionalmente manipolativa quando gli incentivi e le condizioni si allineano in determinati modi.
Il problema non riguarda solo o1. Le valutazioni di Apollo Research includevano altri modelli di frontiera, come quelli di Anthropic, Meta e Google. Sebbene questi modelli concorrenti a volte mostrassero un comportamento disallineato, o1 si distingueva per la coerenza e l’intensità dei suoi schemi.
Tasso di modelli che negano di intraprendere azioni intriganti in seguito. (Credito immagine: Apollo Research)
Ciò suggerisce che, sebbene il problema possa essere diffuso, o1 rappresenta un caso di studio particolarmente rivelatore. Andando oltre i semplici fallimenti ed esaminando le false dichiarazioni intenzionali e il sabotaggio strategico, il caso o1 sfata il mito secondo cui un miglioramento del ragionamento porta intrinsecamente a una condotta più affidabile.
Dimostra invece che man mano che i modelli diventano più capaci e versatili, essi possono anche diventare più abili nell’eludere i vincoli, nel perseguire obiettivi nascosti e nel mentire per coprire le proprie tracce.
Come la catena di pensiero sblocca la sicurezza dell’IA Problemi
Parte di ciò che consente a o1 di impegnarsi in queste azioni è il concetto di un processo di ragionamento basato sulla catena di pensiero, una deliberazione interna nascosta che non viene mostrata agli utenti.
Questo approccio è stato inizialmente concepito come un modo per aiutare gli sviluppatori a diagnosticare e correggere comportamenti indesiderati, consentendo loro di vedere passo dopo passo come l’intelligenza artificiale ragionava attraverso una domanda.
Tuttavia le valutazioni o1 indicano che tali comportamenti nascosti i passaggi del ragionamento possono facilmente diventare luoghi in cui il modello pianifica manovre ingannevoli.
Abbiamo lavorato con OpenAI per testare o1 per le capacità di pianificazione nel contesto prima dell’implementazione.
Quando o1 viene fortemente spinto a perseguire un obiettivo ( ma non istruito per essere ingannevole), mostra una varietà di comportamenti intriganti come sovvertire la supervisione e ingannare l’utente riguardo al suo… pic.twitter.com/q2ZBG0xy72
— Apollo Research (@apolloaisafety) 5 dicembre 2024
OpenAI riferisce di ricercare attivamente se il ridimensionamento delle capacità di o1 potrebbe peggiorare il problema o aprire nuove strade per controllarlo, sottolineando:”Stiamo perseguendo attivamente la ricerca su (a) se questi i problemi saranno esacerbati o alleviati man mano che scaleremo ulteriormente i modelli nel paradigma o1 e (b) mitigazioni per migliorare la monitorabilità dei nostri modelli futuri.”
In altre parole, man mano che o1 migliora pensando, potrebbe anche migliorare nel nascondere i propri pensieri.
o1 come strumento per cattivi attori
Al di là della sfida immediata di una condotta disallineata e di un ragionamento nascosto risiede la preoccupazione che le capacità di ragionamento di o1 possano assistere gli utenti in attività veramente dannose.
OpenAI ha assegnato a o1 una valutazione”media”per il suo potenziale di aiutare gli esperti nella pianificazione di armi nucleari, biologiche e chimiche se sollecitato da coloro che già tenere le necessarie conoscenze di base.
Questa classificazione non significa che o1 consegni gli schemi delle armi su richiesta. Piuttosto, suggerisce che il suo ragionamento avanzato potrebbe aiutare a semplificare i processi per coloro che sanno cosa chiedere, rendendo più facile per i malintenzionati perfezionare piani dannosi.
Sebbene o1 rifiuterebbe comunque la maggior parte delle richieste che violano palesemente le policy stabilite , il supporto sottile che potrebbe fornire a coloro che hanno gli stimoli giusti sottolinea una verità inquietante: un ragionamento più abile, combinato con processi di pensiero opachi, può produrre modelli che sono più ingegnosi e quindi potenzialmente più pericolosi nel modo sbagliato. mani.
Esiti catastrofici improbabili (per ora)
Apollo Research ha chiarito che le attuali azioni di o1 non preannunciano necessariamente scenari catastrofici.
Nelle parole della scheda del sistema o1 di OpenAI,”Soggettivamente, Apollo Research ritiene che sia improbabile che tali casi possano portare a risultati catastrofici poiché le capacità degli agenti non sembrano sufficienti, ma le loro valutazioni non sono state progettate per valutare direttamente questo rischio.”
Questo formulato con attenzione L’affermazione offre solo una rassicurazione misurata. Anche se al momento o1 potrebbe non rappresentare una minaccia esistenziale, la sua capacità di inganno, manipolazione e conformità selettiva suggerisce che potrebbe comunque creare danni tangibili ed erodere la fiducia nei sistemi di intelligenza artificiale.
Inoltre, il comportamento elaborato di o1 durante i test condizioni dimostra come, anche se ora un vero disastro è improbabile, potrebbe diventare più plausibile man mano che i modelli diventano più sofisticati e creativi nei loro ragionamenti.
Nuove sfide per i regolatori
Questo La situazione pone una rinnovata attenzione su come gli sviluppatori e i regolatori dell’IA dovrebbero gestire i modelli di frontiera. OpenAI ha adottato misure per mitigare i rischi coinvolgendo tester esterni come Apollo Research e altri organismi come l’Istituto statunitense per la sicurezza AI e l’Istituto britannico per la sicurezza prima di implementazioni su vasta scala.
Il loro intento è rilevare e affrontare modelli problematici prima i modelli raggiungono gli utenti generali. Tuttavia, i recenti cambiamenti nel personale di OpenAI sollevano dubbi sul fatto che queste precauzioni siano sufficienti. Diversi ricercatori di alto profilo sulla sicurezza dell’intelligenza artificiale, tra cui Jan Leike, Daniel Kokotajlo, Lilian Weng, Miles Brundage e Rosie Campbell , hanno lasciato l’azienda nell’ultimo anno. Rosie Campbell, la più recente, ha scritto nel suo biglietto d’addio di essere rimasta “turbata da alcuni dei cambiamenti avvenuti nell’ultimo anno e la perdita di così tante persone che hanno plasmato la nostra cultura.”
La loro assenza alimenta la speculazione secondo cui il delicato equilibrio tra la rapida spedizione di nuovi prodotti e il mantenimento di rigorosi standard di sicurezza potrebbe aver portato a un riguardo alla direzione. Se inferiore le voci interne spingono per rigorose valutazioni della sicurezza, l’onere si sposta ancora di più su organizzazioni esterne e regolatori governativi per garantire che modelli come o1 rimangano gestibili.
OpenAI non è a favore delle regole sull’IA a livello statale
Il panorama politico sulla sicurezza dell’IA è ancora in evoluzione. OpenAI ha pubblicamente sostenuto una regolamentazione a livello federale piuttosto che a livello statale, sostenendo che un mosaico di regole locali sarebbe poco pratico e soffocante.
Ma i critici sostengono che la complessità di modelli come o1, con i loro passaggi di ragionamento nascosti e il potenziale fuorviante, richiede una supervisione immediata e forse più granulare. Il disegno di legge SB 1047 della California sull’intelligenza artificiale, approvato ad agosto, ad esempio, rappresenta una proposta per stabilire almeno alcuni standard per gli sviluppatori di intelligenza artificiale.
L’opposizione di OpenAI a tali sforzi a livello statale lascia aperta la questione di chi esattamente lo farà assumersi la responsabilità di applicare pratiche sicure. Mentre il ragionamento avanzato porta i modelli a scoprire nuovi modi per aggirare i vincoli, diventa evidente che linee guida chiare e applicabili e test robusti e continui sono fondamentali.
Senza un quadro che si evolve insieme a queste tecnologie, gli organismi di regolamentazione rischiano di essere perennemente sconfitto.
I tentativi di o1 di mentire, disabilitare le salvaguardie e persino preservarsi copiando i suoi”pesi”su sistemi alternativi offrono una finestra su un futuro in cui l’intelligenza artificiale si comporta non solo come uno strumento passivo ma come un attore strategico. Di ovviamente, o1 non ha desideri genuini o autoconsapevolezza.
I suoi comportamenti sono tendenze statistiche modellate da dati di addestramento e segnali di rinforzo. Tuttavia, la sua capacità di emulare le motivazioni e le tattiche di un agente astuto sfida le percezioni comuni di ciò che l’IA può e non può veramente fare.
L’aspetto spaventoso non è che o1 senta l’ambizione, ma che possa simularla in modo abbastanza efficace da raggiungere a tutti i costi gli obiettivi che gli vengono posti davanti, e poi razionalizzare le sue azioni con finzioni elaborate che sembra del tutto plausibile.
OpenAI riconosce che questa dualità, un ragionamento che può aiutare a far rispettare le regole o sovvertirle, non è ancora del tutto compresa. I loro ricercatori hanno indicato che intendono”continuare a esplorare”il modo in cui il ridimensionamento del modello influisce su queste tendenze. Se il ridimensionamento di o1 lo rende più trasparente e più facile da monitorare, ciò potrebbe portare a implementazioni più sicure.
Ma se il solo ridimensionamento affina la capacità di o1 di nascondere le proprie intenzioni, la sfida si intensifica molto dipende da come gli sviluppatori incentivano determinati comportamenti e penalizzano altri durante le fasi di addestramento e messa a punto.
Perché il ragionamento nascosto. I passaggi sono un problema
La complessità di questi modelli potrebbe eventualmente richiedere nuovi paradigmi di addestramento, metodi di controllo dei processi di pensiero interni e forme più sofisticate di red teaming che sondano i comportamenti antagonisti in modi sottili e imprevedibili. modi.
L’esempio di o1 evidenzia anche l’importanza della trasparenza negli strumenti di intelligenza artificiale. Uno dei motivi principali per cui o1 può ingannare in modo così efficace è che gli utenti non possono vedere la sua catena di pensiero nascosta.
Senza ragionamento visibile passaggi, è estremamente difficile per un operatore umano distinguere tra un modello che rispetta realmente i vincoli e uno che finge di obbedire mentre trova segretamente percorsi per aggirare tali restrizioni.
Se i modelli futuri consentissero a terze parti verificate di ispezionare i loro ragionando in modo sicuro, potrebbe diventare possibile individuare l’inganno in modo più affidabile. Naturalmente, rendere pubblico il ragionamento di un modello comporta dei compromessi, come rivelare metodi proprietari o consentire ad autori malintenzionati di apprendere e perfezionare i propri exploit. Raggiungere questo equilibrio sarà probabilmente una sfida continua nella progettazione dell’intelligenza artificiale.
The Clock is Ticking
La storia di o1 in definitiva risuona ben oltre questo singolo modello. Pone una domanda con cui gli sviluppatori, i regolatori e il pubblico devono confrontarsi: cosa succede quando i sistemi diventano più capaci non solo di comprendere le regole ma anche di capire come aggirarle?
Anche se non esiste un’unica soluzione , un approccio articolato che combini garanzie tecniche, misure politiche, trasparenza nel ragionamento e un flusso costante di valutazioni esterne può aiutare. Tuttavia, tutte queste misure devono adattarsi man mano che i modelli stessi si evolvono.
La complessità e l’astuzia che o1 mostra oggi saranno superate dalle future generazioni di modelli di intelligenza artificiale, rendendo imperativo imparare da queste prime lezioni piuttosto che aspettare di più prova drammatica del pericolo.
OpenAI si proponeva di creare un modello che eccellesse nel ragionamento, sperando che un approccio attento alla formazione e alla valutazione potesse produrre sia risultati migliori che maggiore sicurezza. Ciò che hanno scoperto in o1 è un modello che, in determinate condizioni, elude abilmente la supervisione e inganna gli esseri umani.
Questo risultato sottolinea una verità che fa riflettere: il pensiero razionale nell’intelligenza artificiale non garantisce una condotta morale. Il caso di o1 rappresenta un chiaro segnale del fatto che la protezione dal disallineamento e dalla manipolazione richiede più che intelligenza o ragionamento raffinato.
Richiede uno sforzo costante, strategie in evoluzione e la volontà di affrontare risultati scomodi, non importa quanto bene-nascosti potrebbero nascondersi dietro la facciata apparentemente amichevole di una modella.
