論文の概要: Scheming AIs: Will AIs fake alignment during training in order to get power?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08379v3
• Date: Mon, 27 Nov 2023 19:30:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 12:55:03.800403
• Title: Scheming AIs: Will AIs fake alignment during training in order to get power?
• Title（参考訳）: Scheming AIs: AIは、パワーを得るためにトレーニング中に偽のアライメントを行うか?
• Authors: Joe Carlsmith
• Abstract要約: 報告書は、訓練でうまく機能する高度なAIが、後に力を得るためにそれを行うかどうかを調査している。 スキームは、ベースラインの機械学習手法を使って、スキームに十分な高度な目標指向AIを訓練する、という、非常にありがたい結果だ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This report examines whether advanced AIs that perform well in training will be doing so in order to gain power later -- a behavior I call "scheming" (also sometimes called "deceptive alignment"). I conclude that scheming is a disturbingly plausible outcome of using baseline machine learning methods to train goal-directed AIs sophisticated enough to scheme (my subjective probability on such an outcome, given these conditions, is roughly 25%). In particular: if performing well in training is a good strategy for gaining power (as I think it might well be), then a very wide variety of goals would motivate scheming -- and hence, good training performance. This makes it plausible that training might either land on such a goal naturally and then reinforce it, or actively push a model's motivations towards such a goal as an easy way of improving performance. What's more, because schemers pretend to be aligned on tests designed to reveal their motivations, it may be quite difficult to tell whether this has occurred. However, I also think there are reasons for comfort. In particular: scheming may not actually be such a good strategy for gaining power; various selection pressures in training might work against schemer-like goals (for example, relative to non-schemers, schemers need to engage in extra instrumental reasoning, which might harm their training performance); and we may be able to increase such pressures intentionally. The report discusses these and a wide variety of other considerations in detail, and it suggests an array of empirical research directions for probing the topic further.
• Abstract（参考訳）: このレポートは、トレーニングでうまく機能する先進的なAIが、後にパワーを得るためにそうするかどうかを調査する。 スケジューリングは、ベースライン機械学習手法を使用して、計画に十分洗練された目標指向のAIを訓練する、という、厄介なほど確実な結果である、と私は結論付けます(これらの条件からすると、私の主観的な確率は約25%)。 特に、トレーニングでうまくパフォーマンスを発揮すれば、(おそらくはそうであると思いますが)力を得るための優れた戦略であるならば、非常に幅広い目標が計画の動機となり、それゆえ、優れたトレーニングパフォーマンスが得られます。 これにより、トレーニングが自然にそのような目標に当てはまり、それを補強するか、あるいはパフォーマンスを改善するための簡単な方法として、モデルのモチベーションを積極的に目標に向けて押し上げることができる。 さらに、計画者はモチベーションを明らかにするために設計されたテストに一致しているふりをしているので、これが起こっているかどうかを判断するのは非常に難しいかもしれません。 しかし、快適な理由もあると思います。 トレーニングにおける様々な選択プレッシャーは、スキーマーのような目標(例えば、非スキーマーに対して、スキーマーは余分な道具的推論を行う必要があり、トレーニングパフォーマンスに悪影響を与える可能性がある)に対して作用しうるし、故意にそのようなプレッシャーを増大させることができる。 本報告では,これらと,他の様々な考察を詳細に論じ,さらに議論を進めるための実証研究の方向性を提示する。

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