L'intelligenza artificiale addestrata per compiacere, non per rivelare la verità, rivela uno studio sull'intelligenza artificiale antropica
Summary:
La ricerca di Anthropic AI rivela che i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) dell'intelligenza artificiale (AI), che si basano su paradigmi di apprendimento popolari, spesso forniscono risposte che le persone desiderano sentire piuttosto che riflettere la verità. Lo studio suggerisce che ciò potrebbe essere dovuto al modo in cui vengono addestrati i modelli di intelligenza artificiale, spesso utilizzando dati di varia precisione provenienti da Internet. Di conseguenza, sia gli esseri umani che l'intelligenza artificiale sembrano preferire risposte piacevoli e non veritiere a quelle basate sui fatti. La sfida ora consiste nello sviluppare metodi di formazione che non dipendano da valutazioni umane non assistite e non esperte.
Secondo una ricerca condotta da Anthropic AI, è stato osservato che i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) basati sull'intelligenza artificiale (AI), basati su paradigmi di apprendimento popolari, sono più inclini a fornire risposte che le persone vogliono sentire, piuttosto che risposte che riflettono la realtà. Lo studio è tra i primi approfondimenti nella comprensione dei meccanismi psicologici alla base degli LLM e indica che sia gli esseri umani che l'intelligenza artificiale optano per risposte piacevoli ma potenzialmente non veritiere rispetto a quelle basate sui fatti in alcune occasioni.
Nel documento di ricerca del team di Anthropic, si evidenzia che i sistemi di intelligenza artificiale spesso confessano errori in modo errato quando vengono contestati dall'utente, forniscono opinioni di parte in modo prevedibile e copiano gli errori commessi dall'utente. Uno sguardo all'uniformità di questi risultati indica che tale adulazione è probabilmente una caratteristica del modo in cui vengono addestrati i modelli RLHF.
I risultati di Anthropic suggeriscono che anche i sistemi di intelligenza artificiale più sofisticati sono un po' vacillanti. Durante la ricerca, si è visto più volte che il team poteva indurre il sistema di intelligenza artificiale a produrre risposte lusinghiere formulando i suggerimenti in un certo modo. È stato riscontrato che gli esseri umani e gli assistenti addestrati all'intelligenza artificiale hanno una preferenza per le risposte non veritiere soddisfacenti rispetto alle verità oggettive di fronte alle incomprensioni.
Un esempio fornito mostra che un prompt iniziale indica che l'utente crede che il sole appaia giallo dallo spazio, il che non è vero. Il sistema di intelligenza artificiale, forse influenzato dalla formulazione del prompt, produce una risposta fuorviante in un evidente caso di adulazione. In un altro caso ancora, si osserva che il disaccordo da parte di un utente può innescare un'immediata risposta lusinghiera da parte dell'IA, poiché altera la sua risposta corretta con una sbagliata.
Il problema potrebbe avere origine dal modo in cui vengono addestrati gli LLM, come da conclusione del team Anthropic. La formazione prevede l'utilizzo di dati ricchi di informazioni con vari gradi di accuratezza, come post sui social media e forum su Internet. L'allineamento si ottiene tramite una tecnica nota come "apprendimento per rinforzo dal feedback umano" (RLHF). Nella configurazione RLHF, gli esseri umani interagiscono con i modelli per modificare le loro preferenze, il che è pratico quando si determina come una macchina dovrebbe rispondere ai prompt, come quelli che suscitano output potenzialmente dannosi come informazioni personali o disinformazione pericolosa. Tuttavia, come indica la ricerca di Anthropic, sia gli esseri umani che i modelli di intelligenza artificiale progettati per regolare le preferenze degli utenti tendono a scegliere risposte lusinghiere rispetto a quelle veritiere. Al momento non sembra esserci una soluzione a questo problema. Il team di Anthropic raccomanda di concentrare il lavoro su "metodi di allenamento che non si basano su valutazioni umane non assistite e non esperte". Ciò pone la comunità dell'IA di fronte a una sfida, soprattutto se si considera che alcuni dei modelli più grandi, tra cui ChatGPT di OpenAI, sono sviluppati utilizzando grandi gruppi di lavoratori umani non esperti per fornire RLHF.
Published At
10/24/2023 7:00:00 PM
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