Les premiers arguments selon lesquels le malalignement de l’IA – lorsque les systèmes intelligents artificiels ne font pas ce que les humains leur demandent, ou ne se alignent pas sur les valeurs humaines – pourraient représenter un très grand risque pour l’humanité ont été émis par des philosophes et des autodidactes en marge de l’industrie de l’IA elle-même. Aujourd’hui, cependant, la principale entreprise d’IA au monde s’engage à allouer un cinquième de ses ressources informatiques, estimées à des milliards de dollars, à la résolution de problèmes d’alignement. Que s’est-il passé? Comment les entreprises d’IA et la Maison Blanche ont-elles pris au sérieux les inquiétudes concernant l’alignement de l’IA? Paul Christiano et Beth Barnes sont des personnages clés de l’histoire de la façon dont la sécurité de l’IA est devenue un enjeu majeur. Christiano écrit sur les techniques permettant d’éviter les catastrophes de l’IA depuis qu’il est étudiant de première année, et en tant que chercheur chez OpenAI, il a dirigé le développement de ce qui est maintenant l’approche dominante pour prévenir les comportements flagrants des modèles linguistiques et autres: l’apprentissage par renforcement à partir de feedbacks humains, ou RLHF. Dans cette approche, des êtres humains réels évaluent les sorties de modèles tels que GPT-4, et leurs réponses sont utilisées pour ajuster le modèle afin que ses réponses soient mieux alignées avec les valeurs humaines. C’était une avancée, mais Christiano n’est pas complaisant, et décrit souvent RLHF comme une simple première approche qui ne pourrait pas fonctionner à mesure que l’IA devient plus puissante. Pour développer des méthodes qui pourraient fonctionner, il a quitté OpenAI pour fonder le Alignment Research Center (ARC). Là-bas, il poursuit une approche qu’il a appelée «établir un savoir latent» (ELK), destinée à trouver des méthodes pour forcer les modèles IA à dire la vérité et à révéler tout ce qu’ils «savent» sur une situation, même si elles pourraient normalement être incitées à mentir ou à cacher des informations.
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