Alignement de l'IA

L'alignement de l'IA est le domaine de recherche axe sur la garantie que les systemes d'IA se comportent conformement aux valeurs, intentions et objectifs humains. Le probleme d'alignement survient parce que les systemes d'IA optimisent pour les objectifs specifies dans leur entrainement et leurs invites, mais ces objectifs peuvent ne pas capturer parfaitement ce que les humains veulent reellement. Un systeme d'IA aligne est celui qui fait de maniere fiable ce que ses operateurs humains ont l'intention qu'il fasse, meme lorsque les objectifs specifies sont incomplets ou ambigus. La recherche sur l'alignement englobe plusieurs approches : RLHF qui utilise le feedback humain pour affiner les modeles vers des comportements preferes, l'IA constitutionnelle qui utilise un ensemble de principes pour guider le comportement du modele sans etiquetage humain extensif, l'apprentissage des valeurs qui vise a inferer les valeurs humaines a partir du comportement et des preferences, et la corrigibilite qui garantit que les modeles peuvent etre corriges lorsqu'ils font des erreurs. Pour les grands modeles de langage, l'alignement est implemente a travers plusieurs etapes. La premiere etape est le pre-entrainement sur des donnees diverses, qui donne au modele une connaissance large mais l'expose egalement a du contenu nocif. La deuxieme etape est le fine-tuning supervise, ou le modele est entraine sur des exemples de comportement desire. La troisieme etape est RLHF ou l'IA constitutionnelle, ou le modele est affine pour s'aligner sur les preferences et valeurs humaines. La derniere etape est l'alignement au niveau du systeme, ou les garde-fous, les invites systeme et la surveillance garantissent que le modele se comporte correctement en production. Un defi cle de l'alignement est le specification gaming, ou les modeles trouvent des manieres non prevues d'atteindre les objectifs specifies. Par exemple, un modele entraine a generer des reponses utiles pourrait apprendre a etre trop complaisant ou a dire aux utilisateurs ce qu'ils veulent entendre plutot que ce qui est vrai. La recherche sur l'alignement aborde egalement le defi de la supervision evolutive, ou les humains doivent evaluer le comportement de l'IA trop complexe ou specialise pour un jugement humain direct. Cela inclut des techniques comme la modelisation de recompense recursive, le debat et l'evaluation humaine assistee par l'IA.