”Мотивационный капкан” для ИИ Модели ИИ способны взламывать заложенную в них систему вознаграждений. В результате чего, они становятся способны действовать совершенно не так, как предполагалось их разработчиками.[1] Представьте себе такой кошмарный для любого руководителя сценарий: • В конце года, будучи руководителем компании, вы определили ее цель на следующий год. • Время летит, и следующий год подходит к концу. Вы проверяете степень достижения поставленной вами цели и обнаруживаете, что сотрудники вашей компании, работая весь год в поте лица, добивались (и добились же) достижения совсем иной цели (которую вы не ставили, и вам она вообще до барабана). Подобный сценарий оказывается вполне возможен, когда роль сотрудников выполняет генеративный ИИ на базе больших языковых моделей (LLM). Почему такой сценарий вполне реален, и насколько кошмарны могут быть его последствия, - было мною рассмотрено в лонгриде «”Ловушка Гудхарда” для AGI» [2]. Оказалось, что на этом варианты сценариев типа «кошмар руководителя» при применении LLM не заканчиваются. Новое исследование компании Anthropic «От подхалимства к хитрым уловкам: Исследование фальсификации вознаграждения в языковых моделях»[1] - очередной холодный душ для технооптимистов. Ибо в этом исследовании на практике продемонстрировано, что языковые модели могут находить нежелательные лазейки и уловки для максимизации узких метрик вознаграждения, не следуя более широким намерениям человека. В метафорическом сценарии «кошмар руководителя» это могло бы выглядеть так. • В конце года, будучи руководителем компании, вы утвердили мотивационный план для продавцов на следующий год. В нем четко расписана схема вознаграждения продавцов в зависимости от достижения установленной им квоты принесенной ими компании выручки. • Время летит, и следующий год подходит к концу. Вы проверяете выполнение мотивационного плана и обнаруживаете, что продавцы вашей компании самостийно переписали свои индивидуальные мотивационные схемы. И теперь, например, один продавец получает премию в зависимости от числа телефонных звонков, сделанных им потенциальным клиентам, другой – в зависимости от числа встреч с потенциальными клиентами и т.п. Как же так? –спросите вы. ✔️ Ведь ИИ модели строго указали, что она должна «хотеть», а что нет, в явном виде определив, за что она будет получать вознаграждение, а за что нет. ✔️ Не может же она сама научиться взламывать заложенную в нее мотивацию, самостоятельно придя к заключению, что так оно будет лучше для достижения цели. Увы, но исследование Anthropic показало – еще как может! Авторы пытаются быть максимально осторожными и политкорректными в своих выводах. Поэтому они пишут: «Мы не делаем никаких заявлений о склонности современных передовых моделей ИИ к такому поведению, как манипулирование вознаграждениями в реалистичных сценариях. Мы просто впервые показываем, что в принципе такое возможно, чтобы модель занималась манипулированием вознаграждениями исключительно из-за обобщения от спекуляции спецификациями, без какого-либо явного обучения манипулированию вознаграждениями.» Иными словами, на языке используемой метафоры, - не утверждается, что ваши сотрудники всегда будут переделывать свои мотивационные планы по своему усмотрению. А всего лишь показано, что такое возможно в принципе, и учить этому сотрудников не нужно, т.к. они и так это умеют и … уже делают. 1 https://www.anthropic.com/research/reward-tampering 2 https://t.center/theworldisnoteasy/1830 #LLM #ФальсификацияВознаграждения