Les premiers arguments selon lesquels le mal alignement 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 étaient émis par des philosophes et des autodidactes à la marge de l’industrie de l’IA. Aujourd’hui, la plus grande entreprise d’IA au monde s’engage à allouer un cinquième de ses ressources informatiques, estimées à des milliards de dollars, pour travailler sur l’alignement. Que s’est-il passé ? Comment les entreprises d’IA et la Maison Blanche ont-elles pris au sérieux les problèmes 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 pour prévenir 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 l’approche dominante pour prévenir les comportements flagrants 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 le modèle afin que ses réponses s’alignent mieux sur les valeurs humaines. Ce fut une avancée, mais Christiano n’est pas complaisant, et décrit souvent RLHF comme une simple approche de premier jet 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 de la connaissance latente » (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 lorsqu’ils pourraient normalement être incités à mentir ou à cacher des informations.
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