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 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 à des milliards de dollars, à des travaux d’alignement. Que s’est-il passé? Comment les entreprises d’IA et la Maison Blanche ont-elles pris au sérieux les inquiétudes d’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 permettant d’éviter les catastrophes de 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 un comportement flagrant du langage et d’autres modèles: l’apprentissage par renforcement à partir de feedbacks humains, 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, et décrit souvent RLHF comme une simple approche de premier passage qui ne pourrait pas fonctionner à mesure que l’IA deviendra 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 appelée «élicitation du 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» d’une situation, même si elles pourraient normalement être incitées 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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