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 – pourrait représenter un énorme risque 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 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 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 permettant d’éviter les catastrophes liées à l’IA depuis qu’il est étudiant de premier cycle, 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’information humains, ou RLHF. Dans cette approche, des êtres humains réels évaluent les sorties 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 ne se repose pas sur ses lauriers, et décrit souvent RLHF comme une simple première approche qui pourrait ne 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). Il y poursuit une approche appelée «élicitation des connaissances latentes» (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 s’ils ont normalement des incitations à mentir ou à cacher des informations.
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