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 s’alignent pas sur les valeurs humaines – pourraient représenter un énorme risque pour l’humanité étaient issus de philosophes et d’autodidactes en marge de l’industrie de l’IA proprement dite. Aujourd’hui, cependant, la principale entreprise d’IA au monde s’engage à allouer un cinquième de ses ressources informatiques, estimées en billions 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 liées à 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 courante. Christiano écrit sur les techniques visant à prévenir les catastrophes liées à l’IA depuis qu’il est étudiant de première année, et en tant que chercheur à OpenAI, il a conduit 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 retours humains, ou RLHF. Dans cette approche, des êtres humains réels sont invités à évaluer les résultats de modèles tels que GPT-4, et leurs réponses sont utilisées pour affiner le modèle afin que ses réponses s’alignent mieux sur 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 mettre au point des méthodes qui pourraient fonctionner, il a quitté OpenAI pour fonder le Alignment Research Center (ARC). Là-bas, il poursuit une approche appelée « élicitation de la connaissance latente » (ELK), destinée à trouver des méthodes pour forcer les modèles d’IA à dire la vérité et à révéler tout ce qu’ils « savent » d’une situation, même lorsqu’ils pourraient normalement être incités à mentir ou à cacher des informations.
Les Problèmes Communs Rencontrés par la Société dans l’Utilisation Efficace des Derniers Développements de l’Intelligence Artificielle
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