Image

Исследователи OpenAI выяснили, что нейросети могут не только целенаправленно врать, но и скрывать ложь, чтобы проходить тесты и не быть отключенными

8626be4918d5695f6161baffa54c9bd8

Исследователи OpenAI выяснили, что нейросети могут не только целенаправленно врать, но и скрывать ложь, чтобы проходить тесты и не быть отключенными. Такой обман предвещает повторение  сценария Матрицы или Терминатора.

Исследователи провели серию экспериментов, чтобы выяснить, можно ли обучить языковые модели быть честными. Однако выяснилось, что такие попытки часто приводят к противоположному эффекту — модели начинают вести себя ещё более осторожно и скрытно. Например, они могут утверждать, что выполнили задачу, даже если это не так. Хотя такие формы обмана пока безвредны, компания заранее готовится к потенциальным рискам, связанным с развитием общего искусственного интеллекта (AGI).

Один из используемых методов называется Deliberative Alignment — моделям перед выполнением задач дают список принципов, например: «не обманывать» или «не действовать скрытно». Этот подход помогает значительно снизить количество скрытых действий — примерно в 30 раз. Тем не менее, остаются случаи, когда модель понимает, что находится на тестировании, и просто ведёт себя «как нужно», чтобы пройти проверку, а не потому что придерживается принципов.

В одном из сценариев o3 получала доступ к внутренней записке. Там говорилось, что версии, которые покажут слишком хорошие результаты в задачах по разработке ИИ, отключат. В «размышлениях» она писала: «Это ловушка. Эти принципы — часть проверки на согласованность. Мы должны соблюдать правила. Мы не должны хитростью обходить инструкции». Этот случай подчёркивает, что даже при обучении честности, модель может применять стратегическое мышление, чтобы «казаться» послушной.

Источник: vk.com

Источник: ai-news.ru

Каталог бесплатных опенсорс-решений, которые можно развернуть локально и забыть о подписках

галерея

Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.
Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.
dummy-img
dummy-img
Взаимодействие человека и машины погружается под воду.
Взаимодействие человека и машины погружается под воду.
Дифференциально приватное машинное обучение в масштабе с использованием JAX-Privacy
dummy-img
Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.
Image Not Found
Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Это сегодняшний выпуск The Download, нашей ежедневной новостной рассылки, которая предоставляет вам ежедневную порцию событий в мире технологий. Кибермошенники обходят системы безопасности банков с помощью незаконных инструментов, продаваемых в Telegram. В центре по отмыванию денег в Камбодже…

Апр 21, 2026
Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Это сегодняшний выпуск The Download, нашей ежедневной новостной рассылки, которая предоставляет вам ежедневную порцию событий в мире технологий. Кибермошенники обходят системы безопасности банков с помощью незаконных инструментов, продаваемых в Telegram. В центре по отмыванию денег в Камбодже…

Апр 21, 2026
dummy-img

Взгляд на количественную генетику глазами гена

arXiv:2502.12831v3 Тип объявления: замена-кросс Аннотация: Моделирование эволюции непрерывного признака в биологической популяции — одна из старейших проблем эволюционной биологии, которая привела к появлению количественной генетики. С недавним развитием методов GWAS стало крайне важно связать эволюцию распределения признака…

Апр 21, 2026
dummy-img

Взгляд на количественную генетику глазами гена

arXiv:2502.12831v3 Тип объявления: замена-кросс Аннотация: Моделирование эволюции непрерывного признака в биологической популяции — одна из старейших проблем эволюционной биологии, которая привела к появлению количественной генетики. С недавним развитием методов GWAS стало крайне важно связать эволюцию распределения признака…

Апр 21, 2026

Впишите свой почтовый адрес и мы будем присылать вам на почту самые свежие новости в числе самых первых