Конституционный ИИ
Тема дорожной карты · Большие языковые модели (LLM)
Конституционный ИИ — это фреймворк, предназначенный для обеспечения того, чтобы системы искусственного интеллекта (ИИ) работали в рамках этических и правовых норм. Этот подход особенно полезен при разработке ИИ-приложений, которые требуют соблюдения конкретных регламентов или этических стандартов. Важность конституционного ИИ заключается в том, что он помогает предотвратить нежелательное поведение ИИ и обеспечивает его соответствие установленным нормам и стандартам.
Как это работает
Конституционный ИИ — это практика, при которой большое языковое моделирование (LLM) выполняет намерения человека и избегает вреда. Методы включают в себя обучение с помощью обратной связи от человека (RLHF), обучение с помощью обратной связи от искусственного интеллекта (RLAIF), прямую оптимизацию предпочтений (DPO) и конституционное обучение ИИ. Эти методы используются для создания модели, обученной против явных принципов. Для обеспечения безопасности и интерпретируемости результатов применяются такие методы как красная команда (red-teaming), оценка возможностей ИИ и разработка ответственной политики масштабирования.
Когда применять
Заботьтесь об aligning ИИ как product-builder — дефолтные модели недостаточны для высокорисковых случаев использования. Слоистая защита включает в себя фильтрацию входных данных (без персональных данных или секретов), фильтрацию выходных данных (отсеивание токсичного контента и попыток jailbreak), отказ от небезопасных запросов, а также человеческий контроль за выходными данными, которые могут затрагивать людей. Для получения дополнительной информации о разработке ответственной политики масштабирования и системных карточках рекомендуется изучить документы компании Anthropic и OpenAI.
Типичные ошибки
Типичные ошибки при использовании конституционного ИИ включают полагание на встроенные отказы как единственный слой безопасности, что делает систему уязвимой для jailbreak-атак. Другой распространенной ошибкой является игнорирование специфичных для конкретного домена сценариев ошибок, таких как финансовые советы, медицинские рекомендации или юридические консультации. Также ошибочным является мнение, что выравнивание ИИ "сделано", когда на самом деле это непрерывный процесс, который следует поддерживать в соответствии с эволюцией возможностей ИИ и новых случаев использования. Наконец, развертывание агентов с автономией, выходящей за пределы вашего мониторинга, может привести к нежелательным последствиям.