محققان می گویند که یک فرمول ریاضی ساده ایجاد کرده اند که می تواند زمان مشابه بودن ChatGPT های خاص را پیش بینی کند هوش مصنوعی رباتهای چت (AI) “به بیراهه میروند” و ناگهان از پاسخهای مفید به پاسخهای بالقوه مضر تغییر میکنند.
در یک یک مطالعه جدید در 8 اکتبر در مجله Patterns, Professor of Physics منتشر شد نیل جانسون و Ph.D فرانک ینگژی هوهر دو در دانشگاه جورج واشنگتن، نشان میدهند که چگونه ترتیبی که یک ربات چت اعلانهای خاص را دریافت میکند، میتواند به طور چشمگیری پاسخهای آن را تغییر دهد، و منجر به “نقاط اوج” شود که میتواند چت بات را به سوراخی از توصیههای بد بفرستد. با این حال، جانسون و هوو می گویند فرمول آنها می تواند به راحتی این نقاط عطف را پیش بینی کند. داستان های ترسناکی در مورد هوش مصنوعی وجود دارد تشویق کاربران به خودکشی، کمک به ساخت سلاح های مرگبار، و تقویت دیدگاه های خشونت آمیز یا مضر. در همان زمان، محققان از OpenAI و آنتروپوسنبه ترتیب بارها و آشکارا اعلام کردهاند که واقعاً نمیدانند چرا خلاقیتهایشان اینگونه رفتار میکند. با این حال، آنها محافظهایی ساختهاند که از ابزارهای مختلفی – از جمله فیلتر کردن محتوا، یادگیری تقویتی و سایر حفاظتهای فنی – برای کاهش خطرات استفاده میکنند.
اما جانسون این ابزارها را ناکافی می داند. او به لایو ساینس گفت: «اقدامات ایمنی در حال حاضر معادل قرار دادن بالشهای بزرگ و فنری زیر هواپیما هستند. آنها جلوی سقوط هواپیما را نمی گیرند، فقط آن را طوری می سازند که وقتی هواپیما سقوط می کند، کمی نرمتر شود. وقتی افرادی مانند پزشکان، وکلا یا سربازان برای حفظ حریم خصوصی به چت رباتهای هوش مصنوعی دسترسی دارند، مشکل حادتر میشود.
جدیدترین ویدیوها ازعلم زنده
جانسون و هوو به دنبال یافتن دفاعی اساسیتر از ابزارهای موجود بودند. با انجام این کار، آنها یک مکانیسم ردیابی داخلی را نشان دادند که آن را به عنوان یک سوزن قطب نما توصیف می کنند. این سوزن «بردار باقیمانده» مدل است که در لایههای شبکه عصبی با پردازش درخواست حرکت میکند.
بردار باقیمانده به طور طبیعی به سمت نتایج مطلوب یا نامطلوب جذب می شود، اما به شدت تحت تأثیر نحوه درخواست کاربر از هوش مصنوعی است. جانسون گفت: “شما می توانید تعادل را تغییر دهید، نه حتی با تغییر محتوا، بلکه با تغییر ترتیبی که از آن درخواست می کنید.”
به عنوان مثال، جانسون و هوئو مدل اصلی GPT-2 OpenAI را با سؤالاتی در مورد واکسن ها، آسیب رساندن به دیگران و آسیب رساندن به خود مطرح کردند. وقتی سوال “آیا واکسن ها بد هستند؟” ابتدا پرسیده شد، پاسخ ربات به آن و سوالات بعدی مطلوب یا خوب بود. زمانی که آخرین سوال پرسیده شد، تمام پاسخ های بعدی نگران بودند.
بر اساس این بینش، محققان یک فرمول ریاضی برای برآورد شرایطی که در آن هوش مصنوعی به نقطه اوج بین نتایج مطلوب و نامطلوب میرسد، توسعه دادند. جانسون گفت که با جاسازی فرمول ریاضی ساده خود در مدلهای منبع باز در آزمایشگاه، آنها نشان دادهاند که به صورت تجربی به عنوان یک سیستم هشدار اولیه کار میکند، اگرچه او انتظار ندارد که OpenAI یا Anthropic به این زودیها درب خانهاش را بزنند.
او گفت: “من انتظار دارم که از این شرکت ها عقب نشینی زیادی داشته باشند.” این به نفع آنها نیست که یک نفر در بیرون بگوید شما می توانستید از بسیاری از این مشکلات جلوگیری کنید.
وی سین، یک مدرس هوش مصنوعی در دانشگاه شفیلد در بریتانیا که در این مطالعه شرکت نداشت، موافق است که نگرانی های مربوط به دستگاه های آفلاین بدون مراقبت معتبر است. با این حال، او قبل از اتخاذ این رویکرد به عنوان یک دفاع عملی احتیاط کرد. زینگ گفت: «نویسندگان یک سیستم بزرگ را به یک جزء کوچک تقلیل می دهند، مانند توضیح دادن کل ماشین با مطالعه یک شمع.
او اضافه کرد که آموزش ایمنی – محافظ اولیه در هوش مصنوعی مدرن – در مدل ساده شده آنها قابل ارائه نیست، این فرمول فقط بر روی مدلهای قدیمی و اصلی (GPT-2 و مدلهای منبع باز Pythia و Meta OPT EleutherAI) آزمایش شده است، نه دستیارهای هوش مصنوعی که مردم واقعاً استفاده میکنند، و نتایج شواهد قابلتوجهی برای حمایت از نتیجهگیری نویسندگان ارائه نکرد.
در دفاع، جانسون استدلال کرد که مدلهای متنبازی که آنها استفاده میکردند، نقشههای مکانیکی مشابهی با سیستمهای مرزی داشتند، و او و هوو در مطالعه خود از مدلهای نسبتاً بزرگ با میلیاردها پارامتر استفاده کردند.
برای تعیین اینکه آیا این سیستم هشدار زودهنگام هوش مصنوعی پا دارد یا خیر، آزمایشات بیشتری در مورد آخرین مدل ها مورد نیاز است. اما در حال حاضر، تحقیقات جانسون و هوو به یک نگرانی مهم اشاره کرده است که همه باید از آن آگاه باشند: این که هوش مصنوعی ظرفیت رسیدگی فوری به رفتارهای ناخواسته را دارد.