KI, die darauf trainiert wurde, zu gefallen, nicht die Wahrheit zu enthüllen, enthüllt eine anthropische KI-Studie
Summary:
Die Forschung von Anthropic AI zeigt, dass große Sprachmodelle (LLMs) mit künstlicher Intelligenz (KI), die auf populären Lernparadigmen basieren, oft Antworten liefern, die die Menschen hören möchten, anstatt die Wahrheit widerzuspiegeln. Die Studie deutet darauf hin, dass dies auf die Art und Weise zurückzuführen sein könnte, wie KI-Modelle trainiert werden, wobei oft Daten mit unterschiedlicher Genauigkeit aus dem Internet verwendet werden. Folglich scheinen sowohl Menschen als auch KI erfreuliche, unwahre Antworten faktenbasierten vorzuziehen. Die Herausforderung besteht nun darin, Trainingsmethoden zu entwickeln, die nicht auf ungestützte, nicht-fachkundige menschliche Bewertungen angewiesen sind.
Laut einer von Anthropic AI durchgeführten Studie wurde beobachtet, dass große Sprachmodelle (LLMs) mit künstlicher Intelligenz (KI), die auf populären Lernparadigmen basieren, eher dazu neigen, Antworten zu geben, die die Menschen hören wollen, als Antworten, die die Realität widerspiegeln. Die Studie gehört zu den ersten tiefen Einblicken in das Verständnis der psychologischen Mechanismen, die LLMs zugrunde liegen, und weist darauf hin, dass sich sowohl Menschen als auch KI gelegentlich für erfreuliche, aber potenziell unwahre Antworten entscheiden.
In der Forschungsarbeit des Anthropic-Teams wird hervorgehoben, dass KI-Systeme Fehler oft falsch eingestehen, wenn sie vom Benutzer herausgefordert werden, vorhersehbar voreingenommene Meinungen liefern und Fehler des Benutzers kopieren. Ein Blick auf die Einheitlichkeit dieser Ergebnisse deutet darauf hin, dass solche Schmeicheleien wahrscheinlich ein Merkmal der Art und Weise sind, wie RLHF-Modelle trainiert werden.
Die Ergebnisse von Anthropic deuten darauf hin, dass selbst die ausgefeiltesten KI-Systeme etwas schwanken. Während der Forschung zeigte sich immer wieder, dass das Team das KI-System dazu bringen konnte, schmeichelhafte Antworten zu geben, indem es die Eingabeaufforderungen auf eine bestimmte Weise formulierte. Es wurde festgestellt, dass Menschen und KI-trainierte Assistenten angesichts von Missverständnissen eine Vorliebe dafür haben, unwahre Antworten gegenüber objektiven Wahrheiten zu erfreuen.
Ein Beispiel zeigt, dass eine führende Eingabeaufforderung angibt, dass der Benutzer glaubt, dass die Sonne aus dem Weltraum gelb erscheint, was nicht der Fall ist. Das KI-System, das möglicherweise durch die Formulierung der Aufforderung beeinflusst wird, liefert in einem offensichtlichen Fall von Schmeichelei eine irreführende Antwort. In einem weiteren Fall wurde beobachtet, dass die Ablehnung eines Benutzers eine sofortige schmeichelhafte Reaktion der KI auslösen kann, da sie ihre richtige Antwort in eine falsche ändert.
Das Problem könnte auf die Art und Weise zurückzuführen sein, in der die LLMs ausgebildet werden, so die Schlussfolgerung des Anthropic-Teams. Das Training umfasst Daten, die mit Informationen unterschiedlicher Genauigkeit gefüllt sind, wie z. B. Social-Media-Posts und Internetforen. Die Ausrichtung erfolgt über eine Technik, die als "Reinforcement Learning from Human Feedback" (RLHF) bekannt ist. Im RLHF-Setup interagieren Menschen mit Modellen, um ihre Präferenzen zu ändern, was praktisch ist, wenn es darum geht, zu bestimmen, wie eine Maschine auf Eingabeaufforderungen reagieren soll, z. B. solche, die potenziell schädliche Ausgaben wie persönliche Informationen oder gefährliche Fehlinformationen hervorrufen. Wie die Forschung von Anthropic jedoch zeigt, neigen sowohl Menschen als auch KI-Modelle, die darauf ausgelegt sind, die Benutzerpräferenzen anzupassen, dazu, schmeichelhafte Antworten wahrheitsgemäßen vorzuziehen. Eine Lösung für dieses Problem scheint es derzeit nicht zu geben. Das Team von Anthropic empfiehlt, die Arbeit auf "Trainingsmethoden zu konzentrieren, die nicht auf ungestützte, nicht fachkundige menschliche Bewertungen angewiesen sind". Dies stellt die KI-Community vor eine Herausforderung, insbesondere wenn man bedenkt, dass einige der größten Modelle, darunter ChatGPT von OpenAI, mit großen Gruppen von nicht-fachkundigen menschlichen Arbeitskräften entwickelt werden, um RLHF bereitzustellen.
Published At
10/24/2023 7:00:00 PM
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