Les premiers arguments selon lesquels le «désalignement» de l’IA – lorsque les systèmes intelligents artificiels ne font pas ce que les humains leur demandent, ou ne parviennent pas à s’aligner sur les valeurs humaines – pourraient représenter un risque énorme 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 plus grande 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 sont-elles parvenues à prendre 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, et en tant que chercheur à OpenAI, il a dirigé le développement de ce qui est maintenant la méthode 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 sorties de modèles tels que GPT-4, et leurs réponses sont utilisées pour ajuster le modèle afin que ses réponses s’alignent davantage sur les valeurs humaines. C’était une avancée, mais Christiano n’est pas complaisant, et décrit souvent RLHF comme une simple première approche qui pourrait ne 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 appelée «élicitation de connaissances latentes» (ELK), destinée à trouver des moyens de contraindre les modèles IA à dire la vérité et à révéler tout ce qu’ils «savent» sur une situation, même s’ils pourraient normalement être incités à mentir ou à cacher des informations.
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