Les premiers arguments selon lesquels le «désalignement» de l’IA – lorsque les systèmes intelligents artificiels ne font pas ce que les humains leur demandent de faire, ou ne parviennent pas à se 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 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 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 visant à prévenir 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 les comportements flagrants des modèles linguistiques et autres: l’apprentissage par renforcement à partir de feedbacks humains, ou RLHF. Dans cette approche, des êtres humains réels évaluent les résultats 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 jet qui ne pourrait pas fonctionner à mesure que l’IA devient 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 méthodes pour forcer les modèles IA à dire la vérité et à révéler tout ce qu’ils «savent» d’une situation, même s’ils ont normalement des incitations à mentir ou à cacher des informations.
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