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 parviennent pas à se aligner sur les valeurs humaines – pourraient représenter un énorme risque pour l’humanité venaient 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 affecter 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 relatives 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 une préoccupation majeure. Christiano écrit sur les techniques de prévention des catastrophes liées à l’IA depuis qu’il est étudiant de première année, et en tant que chercheur à OpenAI, il a dirigé le développement de ce qui est maintenant l’approche dominante pour prévenir les comportements flagrants de mauvaise conduite des modèles linguistiques et autres : l’apprentissage par renforcement à partir de retours d’informations humaines, ou RLHF. Dans cette approche, des êtres humains réels sont invités à évaluer les sorties de modèles tels que GPT-4, et leurs réponses sont utilisées pour ajuster finement le modèle afin que ses réponses soient mieux alignées sur les valeurs humaines. C’était une avancée, mais Christiano n’est pas complaisant pour autant, et décrit souvent RLHF comme une simple approche de première passée qui pourrait ne pas fonctionner à mesure que l’IA deviendra 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 « élaboration de connaissances latentes » (ELK), destinée à trouver des moyens de forcer les modèles d’IA à dire la vérité et à révéler tout ce qu’ils « savent » sur 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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