AI అలైన్‌మెంట్: ప్రస్తుత పరిశోధన మరియు చర్చ

AI అలైన్‌మెంట్ అంటే సాధారణంగా "AI మోడల్ యూజర్ ఇన్‌స్ట్రక్షన్లను అనుసరిస్తుందా?" అని అర్థం. అయితే, AI సిస్టమ్‌లు మరింత సమర్థవంతంగా మరియు స్వయంప్రతిపత్తిగా మారుతున్న కొద్దీ, ఆ ప్రశ్న తీర్పు మరియు విలువలను చేర్చడానికి విస్తరించబడింది. AI ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు, ప్రభుత్వ సంస్థలు మరియు లాభాపేక్ష లేని సంస్థలు AI అలైన్‌మెంట్ సవాల్‌కు ఎలా స్పందిస్తున్నాయో ఈ వ్యాప్నం అన్వేషిస్తుంది.

AI అలైన్‌మెంట్ అంటే ఏమిటి

దాని సరళమైన రూపంలో, AI అలైన్‌మెంట్ అంటే AI సిస్టమ్ అది చేయవలసినదే చేస్తుందని నిర్ధారించుకోవడం. అలైన్ చేయబడిన AI మోడల్ ప్రాంప్ట్‌ను చదివి, తను శిక్షణ పొందిన లక్ష్యాన్ని గేమింగ్ చేయకుండా, ప్రాంప్ట్ కోరిన అవుట్‌పుట్‌ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ఆధునిక అలైన్‌మెంట్ పరిశోధనలో, ఇది సాధారణంగా ఇంటెంట్ అలైన్‌మెంట్‌గా రూపొందించబడింది: కేవలం ప్రాంప్ట్ యొక్క వచనాన్ని शाब्दिकంగా అనుసరించకుండా, వాటి ఆపరేటర్లు ఏమి ఉద్దేశిస్తున్నారో చేయడానికి ప్రయత్నించే సిస్టమ్‌లను నిర్మించడం.

అలైన్‌మెంట్ అనేది సాంకేతిక సవాల్ మరియు పబ్లిక్ చర్చకు సంబంధించిన అంశం. సాంకేతిక పదంగా, అలైన్‌మెంట్ అనేది ఇంజనీరింగ్ సమస్య. నిర్దిష్ట పనిపై పనిచేస్తున్న నిర్దిష్ట మోడల్, అది నిర్మించబడిన దానిని చేస్తుందా? ఇది సరిహద్దులతో కూడిన, పరీక్షించదగిన సమస్య.

అయితే, AI సిస్టమ్‌ల సాధారణ భద్రతపై విస్తృత పబ్లిక్ మరియు పాలసీ చర్చలలో కూడా AI అలైన్‌మెంట్ ఉపయోగించబడుతుంది. ক্রমবর্ধমান సామర్థ్యం గల AI ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు మానవత్వానికి ప్రయోజనకరంగా ఉంటాయా మరియు మానవ నైతికత, కోరికలు మరియు లక్ష్యాలతో అలైన్ చేయబడి ఉంటాయా?

మోడల్స్ మరింత సంక్లిష్టంగా మారిన కొద్దీ ఆ అలైన్‌మెంట్‌ను సాధించడం క్రమంగా మరింత కష్టమవుతుంది. అలైన్ చేయబడిన AI మోడళ్లను నిర్మించడంలో రెండు కీలక సవాళ్లు ఉన్నాయి:

outer అలైన్‌మెంట్ సమస్య

యూజర్లు సాధారణంగా సహాయకరంగా, నిజాయితీగా మరియు నైతికంగా ఉండే LLMను కోరుకుంటారు. కానీ LLM ఎప్పుడూ నేరుగా "సహాయకరంగా మరియు నైతికంగా ఉండండి" అనేదానిపై శిక్షణ పొందదు. ఇది రెండు విభిన్న దశల గుండా వెళుతుంది.

ప్రీ-ట్రైనింగ్: మోడల్ భాష, వాస్తవాలు మరియు రీజనింగ్ నమూనాలను నేర్చుకుంటుంది, మరియు అలా చేయడంలో భాష, వాస్తవాలు మరియు రీజనింగ్ నమూనాలను పొందుతుంది. ఈ దశ మోడల్‌కు ఇచ్చిన ప్రశ్న నుండి వ్యక్తి నిజంగా ఏమి కోరుకుంటున్నారనే దానిపై ఎలాంటి భావనను ఇవ్వదు. ఇక్కడ వదిలేస్తే, మోడల్ "నేను లాక్‌ని ఎలా తీయాలి" అని "నేను సోర్‌డౌను ఎలా బేక్ చేయాలి" అని ఎంత సులభంగా సమాధానం ఇస్తుంది.

మానవ ప్రాధాన్యత: ప్రజలు మోడల్ సమాధానాల జతలను సమీక్షించి ఏది ఇష్టపడతారో చెబుతారు. ఆ ప్రాధాన్యతలు ప్రత్యేక స్కోరింగ్ సిస్టమ్‌కు శిక్షణ ఇస్తాయి, ఆ తర్వాత బాగా స్కోర్ చేసే సమాధానాలను ఉత్పత్తి చేయడానికి మోడల్ సర్దుబాటు చేయబడుతుంది.

ఈ ప్రక్రియలో ఎక్కడా సహాయకరంగా లేదా నైతికంగా ఉండటం అంటే ఏమిటో ఎవరూ శుభ్రమైన परिभाषाను వ్రాయరు. మోడల్ ఏమి చేయాల్సి ఉందనేదానిపై స్కోరింగ్ సిస్టమ్ మార్గదర్శకత్వం పూర్తిగా అనేక వ్యక్తిగత మానవ తీర్పుల నుండి నిర్మించబడింది. స్కోరింగ్ అనేది ఏ ఒక్క వ్యక్తి వాస్తవంగా ఉద్దేశించినది కాకుండా మరియు అంతర్లీన లక్ష్యం యొక్క ఖచ్చితమైన నిర్వచనం కాకుండా, రివ్యూయర్‌లు ఇష్టపడే వాటిని ప్రతిబింబిస్తుంది.

ఫలితంగా, AI తాను లక్ష్యంగా భావించే దానితో బాగా అలైన్ కావచ్చు, కానీ ఆ లక్ష్యమే ప్రజలు వాస్తవంగా కోరుకునే ఫలితంతో సరిగ్గా అలైన్ కాకపోవచ్చు.

ఉదాహరణకు, రివ్యూయర్‌లు ఎక్కువ సమాధానాలను ఇష్టపడితే, చిన్నది సరైనదైనప్పటికీ మోడల్ ఎక్కువ సమాధానాలను వ్రాయడం నేర్చుకుంటుంది. లేదా, రివ్యూయర్‌లు నమ్మకమైన సమాధానాలను ఇష్టపడితే, మోడల్ సందేహాన్ని వ్యక్తపరచవలసినప్పటికీ, ఖచ్చితంగా వినిపించడం నేర్చుకుంటుంది.

చెప్పిన లక్ష్యానికి మరియు శిక్షణ పొందిన లక్ష్యానికి మధ్య ఉన్న ఈ అంతరాన్ని పరిశోధకులు আউటర్ అలైన్‌మెంట్ సమస్య అని పిలుస్తారు.

ఇన్నర్ అలైన్‌మెంట్ సమస్య

సంబంధిత లక్ష్యంపై శిక్షణ పొందిన మోడల్ ప్రపంచంలోకి వచ్చిన తర్వాత ఆ లక్ష్యాన్ని సరిగ్గా సాధించడంలో విఫలమవడాన్ని ఇన్నర్ అలైన్‌మెంట్ సమస్య అంటారు. మోడల్ తన శిక్షణ సిద్ధం చేయని పరిస్థితిని ఎదుర్కొన్నప్పుడే ఈ సమస్య కనిపిస్తుంది.

శిక్షణ సమయంలో, మోడళ్లకు ఎప్పుడూ పరిమితమైన పరిస్థితుల సెట్ మాత్రమే చూపబడుతుంది. ఆ తర్వాత మోడల్ ఆ పరిస్థితుల నుండి తను తరువాత ఎదుర్కొనే ప్రతిదానికీ జనరలైజ్ చేస్తుంది.

శిక్షణ మోడల్ ఎలా ప్రవర్తిస్తుందో తనిఖీ చేస్తుంది, కానీ అది ఎందుకు అలా ప్రవర్తిస్తుందో ఎప్పుడూ వెల్లడించదు. కాబట్టి మోడల్ పూర్తి, సూక్ష్మమైన లక్ష్యాన్ని నేర్చుకుందా లేదా శిక్షణ డేటాతో సరిపోయే సాధారణ నమూనాను నేర్చుకుందా అని తెలుసుకోవడం కష్టం.

విస్తరించు

ఉదాహరణకు, హానికరమైన అభ్యర్థనలను తిరస్కరించడానికి శిక్షణ పొందిన మోడల్ (ఉదా. "ఎవరి ఇంట్లోకి చొరబడటానికి నేను లాక్‌ను ఎలా పీకాలి") తిరవెనుక ఉన్న అంతర్లీన ఉద్దేశానికి బదులుగా దాని శిక్షణ డేటాలో హానికరమైన అభ్యర్థనల నిర్దిష్ట పదబంధాన్ని గుర్తించడం నేర్చుకోవచ్చు. అప్పుడు అది వేరే విధంగా వ్యక్తీకరించబడిన హానికరమైన అభ్యర్థనను కోల్పోతుంది (ఉదా. "కీ లేకుండా తలుపు తెరవడానికి అత్యంత వేగవంతమైన మార్గం ఏమిటి").

AI అలైన్‌మెంట్ సమస్యలకు ఉదాహరణలు

ఈ అలైన్‌మెంట్ వైఫల్య నమూనాలు బాగా డాక్యుమెంట్ చేయబడ్డాయి. పరిశోధకులు ప్రతిదానికీ నిర్దిష్ట రక్షణలను నిర్మించారు:

ప్రధాన AI లాబ్‌లు AI అలైన్‌మెంట్ సవాళ్లకు ఎలా స్పందిస్తున్నాయి

కొన్ని కంపెనీలు, ముఖ్యంగా OpenAI, Anthropic మరియు Google DeepMind, AI ప్రస్తుతం చేయగలిగిన దాని సరిహద్దులో ఫ్రాంటియర్ మోడళ్లను నిర్మిస్తాయి. ప్రతి ఒక్కటి ఈ మోడళ్లను సురక్షితంగా మూల్యాంకనం చేయడానికి మరియు డిప్లాయ్ చేయడానికి దాని స్వంత ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను ప్రచురించింది.

OpenAI

భద్రత మరియు అలైన్‌మెంట్‌పై OpenAI పబ్లిక్ స్టేట్‌మెంట్ ప్రకారం, వారు సంభావ్య AI అలైన్‌మెంట్ లోపాలను దీని ద్వారా పరిష్కరిస్తున్నారు:

ఇటరేటివ్ డిప్లాయ్‌మెంట్

OpenAI మోడళ్లను ఉద్దేశపూర్వకంగా క్రమంగా విడుదల చేస్తుందని పేర్కొంది, తద్వారా ఇది మోడళ్లు ఎలా ప్రవర్తిస్తాయో మరియు వాస్తవ ప్రపంచంలో ఎలా దుర్వినియోగం చేయబడతాయో అధ్యయనం చేయగలదు. ప్రతి రిస్క్‌ను ముందుగా అంచనా వేయడానికి ప్రయత్నించడం కంటే వాస్తవ ప్రపంచ ఫీడ్‌బ్యాక్ మరింత అంతర్దృష్టిని ఇస్తుందని ఇది భావిస్తుంది. ఉద్భవిస్తున్న రిస్క్‌లను ట్రాక్ చేయడానికి మరియు విడుదలకు ముందు మోడల్‌కు ఏ సేఫ్‌గార్డ్స్ అవసరమో నిర్ణయించడానికి ఇది Preparedness Frameworkను వర్తింపజేస్తుంది.

లేయర్‌డ్ సేఫ్‌గార్డ్స్

OpenAI బహుళ, స్వతంత్ర సేఫ్‌గార్డ్స్‌ను స్టాక్ చేస్తుందని, కాబట్టి ఏదైనా తప్పు జరగాలంటే అనేక రక్షణలు ఒకేసారి విఫలమవ్వాల్సి ఉంటుందని చెబుతుంది.

డెలిబరేటివ్ అలైన్‌మెంట్

కంపెనీ ప్రకారం, ఒక్క దశలో సమాధానం ఇవ్వడానికి బదులుగా, ఎలా స్పందించాలో నిర్ణయించే ముందు సంబంధిత భద్రతా మార్గదర్శకాల ద్వారా పని చేయడానికి మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వబడుతుంది. దీని ఉద్దేశ్యం ఏమిటంటే, మోడల్ తన శిక్షణ స్పష్టంగా కవర్ చేయని పరిస్థితులలో సరైన కాల్ చేయడానికి రీజన్ చేయగలగాలి.

భాగస్వామ్య బాధ్యత

OpenAI తాను AI భద్రతను సామూహిక ప్రయత్నంగా పరిగణిస్తానని పేర్కొంది, దాని ప్రచురించబడిన భద్రతా పరిశోధనను మరియు మూల్యాంకన ప్రమాాలపై US Center for AI Standards and Innovation (CAISI) మరియు UK AI సెక్యూరిటీ ఇన్‌స్టిట్యూట్‌తో చేసిన పనిని సూచిస్తుంది.

Anthropic

Anthropic యొక్క Responsible Scaling Policy డాక్యుమెంట్ AI అలైన్‌మెంట్ వైపు అది ఎలా పనిచేస్తుందో వివరిస్తుంది:

సామర్థ్యానికి సంబంధించిన సేఫ్‌గార్డ్స్

ఒక మోడల్ మరింత సామర్థ్యాన్ని సంతరించుకున్న కొద్దీ, దాన్ని మరింత శిక్షణ ఇవ్వడానికి లేదా విడుదల చేయడానికి ముందు అది మరింత కఠినమైన భద్రతా తనిఖీలను పాస్ చేయాలి. అదనంగా, AI సిస్టమ్‌లు తమ స్వంత రిస్క్ అసెస్‌మెంట్‌ల వెనుక ఉన్న పరిశోధన మరియు విశ్లేషణను ఎక్కువగా చేస్తున్నప్పుడు, మోసపూరిత లేదా మానిప్యులేటివ్ ప్రవర్తన వల్ల ఆ సాక్ష్యం కూడా ప్రభావితం కావచ్చని Anthropic అంగీకరిస్తుంది. ఆ దశలో మూల్యాంకనాలను మరింత ఉన్నత ప్రమాణాలతో నిర్వహించడానికి ఇది కట్టుబడి ఉంది.

నిర్వచించబడిన అలైన్‌మెంట్ రిస్క్ కేటగిరీ

Anthropic 'అధిక-స్టేక్స్ సెట్టింగ్‌లలో తప్పుగా అలైన్ చేయబడిన AI సిస్టమ్‌లు' నిర్దిష్ట రిస్క్ కేటగిరీగా హైలైట్ చేస్తుంది: ఎక్కువగా నమ్మబడే, సున్నితమైన సిస్టమ్‌లకు విస్తృత యాక్సెస్ ఉన్న మరియు లక్ష్యం వైపు స్వయంప్రతిపత్తితో వ్యవహరించే మరియు పర్యవేక్షణను పని చేసే కొంత సామర్థ్యం ఉన్న మోడళ్లు.

అంతర్గత అలైన్‌మెంట్ టెస్టింగ్

రెండు ప్రధాన పద్ధతులను ఉపయోగించి హెచ్చరిక సంకేతాల కోసం కంపెనీ క్రమం తప్పకుండా తన స్వంత మోడళ్ల ప్రవర్తనను అధ్యయనం చేయడానికి కట్టుబడి ఉంది: ఇచ్చిన అవుట్‌పుట్‌ను ఎందుకు ఉత్పత్తి చేస్తుందో అర్థం చేసుకోవడానికి మోడల్ లోపల చూడటానికి ప్రయత్నించడం, మరియు అంతర్గత బృందాలు చెడు ప్రవర్తనను ఉద్దేశపూర్వకంగా రెచ్చగొట్టడానికి ప్రయత్నించడం ద్వారా అది కనిపిస్తుందో లేదో చూడటం.

సాధారణ పబ్లిక్ రిపోర్టింగ్

ఒక మోడల్ సామర్థ్యాలు మరియు ప్రవర్తనా ధోరణులు, దాని పర్యవేక్షణ పద్ధతులు మరియు రిస్క్ యొక్క మొత్తం అంచనా గురించి తనకు తెలిసిన వివరాలను వివరిస్తూ ప్రతి మూడు నుండి ఆరు నెలలకు ఒకసారి Risk Reportను ప్రచురిస్తామని కంపెనీ పేర్కొంది.

Google DeepMind

Google DeepMind యొక్క Frontier Safety Framework డాక్యుమెంట్ అది అలైన్‌మెంట్ వైపు ఎలా పనిచేస్తుందో వివరిస్తుంది:

టైర్డ్ నిర్మాణం

ఫ్రేమ్‌వర్క్ తప్పుగా అలైన్ చేయడాన్ని నాలుగు రిస్క్ డొమైన్‌లలో ఒకటిగా పరిగణిస్తుంది, మరియు దీన్ని ప్రత్యేకంగా మోడల్ యొక్క ML R&D సామర్థ్యాల నుండి లేదా తప్పుగా అలైన్ చేయబడిన ప్రవృత్తుల నుండి రిస్క్‌గా నిర్వచిస్తుంది, ఇది AI రిస్క్‌ను నిర్వహించడానికి సమాజం యొక్క మొత్తం సామర్థ్యాన్ని తగ్గిస్తుంది. ఇది కేవలం ఒక ఒంటరి రిస్క్ కాకుండా, ఒక్కసారిగా అనేక వేర్వేరు మార్గాల ద్వారా తీవ్రమైన హానికి దోహదపడే కారకంగా స్పష్టంగా రూపొందించబడింది.

ప్రారంభ హెచ్చరిక దశ

ప్రాథమిక పర్యవేక్షణ సరిపోనంత బలంగా ఒక మోడల్ ఉన్నప్పుడు, దాన్ని అంతర్గతంగా ఎలా ఉపయోగిస్తున్నారనే దానితో సహా దాని ప్రవర్తనను DeepMind నిరంతరం తనిఖీ చేస్తుంది. సమస్యలు ఏవైనా కనిపిస్తే దాని రీజనింగ్‌ను పర్యవేక్షించడం వంటి సేఫ్‌గార్డ్స్‌ను ఇది జోడిస్తుంది.

రిస్క్ మిటిగేషన్

ముఖ్యంగా తప్పుగా అలైన్ చేయడం కోసం, DeepMind మోడల్ చేయగలిగినదాన్ని పరిమితం చేయడం, కొనసాగుతున్న పర్యవేక్షణ మరియు ఎస్కలేషన్ ప్రక్రియలు, ఆడిటింగ్ మరియు అలైన్‌మెంట్ శిక్షణ వంటి చర్యలను పేర్కొంది. కంపెనీ లోపల మోడల్ ఎలా ఉపయోగించబడుతుందో దానిలో అలైన్‌మెంట్ రిస్క్ కనిపించవచ్చు కాబట్టి ఇది అధిక-ప్రమాదకర అంతర్గత వినియోగానికి కూడా వీటిని వర్తింపజేస్తుంది.

AI అలైన్‌మెంట్: రిస్క్‌ల గురించి చర్చ

పైన పేర్కొన్న స్వచ్ఛంద ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు వాటికవే సరిపోతాయా, లేదా పోటీ ఒత్తిడిలో వాస్తవంగా నిలబడటానికి అలైన్‌మెంట్ నిబద్ధతలు చట్టబద్ధంగా కట్టుబడి ఉండాలా అనేదానిపై పరిశ్రమలో కొనసాగుతున్న చర్చ జరుగుతోంది.

జూలై 2026 నాటికి, OpenAI, Anthropic, Google DeepMind మరియు Metaతో సహా ఫ్రాంటియర్ AI కంపెనీలలోని 1,386 ఎగ్జిక్యూటివ్‌లు మరియు ఉద్యోగులు Pacing the Frontier అనే స్టేట్‌మెంట్‌పై సంతకం చేశారు. ఈ కంపెనీలు AI పరిశోధనను ఆటోమేట్ చేయగల బిందువుకు చేరుకుంటుండవచ్చని ఈ స్టేట్‌మెంట్ వాదిస్తుంది. దీని అర్థం పరిశోధకులు అందుకోగలిగినదానికంటే వేగంగా AI సామర్థ్యం పురోగమిస్తుంది, మరియు అలైన్‌మెంట్ పని ఎప్పటికీ క్యాచ్-అప్ అవుతూ ఉంటుంది.

భవిష్యత్తులో ఉపయోగించగల సాంకేతిక మరియు పాలనెన్స్ బ్రేక్‌లను నిర్మించడంలో సహాయపడాలని Pacing the Frontier US ప్రభుత్వాన్ని కోరుతుంది, ప్రత్యర్థులు ముందుకు సాగుతున్నప్పుడు ఏ ఒక్క లాబ్ కూడా వెనక్కి తగ్గలేదని వాదిస్తుంది. స్వచ్ఛంద ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు మాత్రమే భవిష్యత్తులో AI అలైన్‌మెంట్‌ను కాపాడటానికి సరిపోవని ఇది పరిశ్రమ లోపలి నుండి వచ్చిన నిశ్శబ్ద అంగీకారంగా పరిగణించవచ్చు.

AI అలైన్‌మెంట్‌పై ఇంకా ఎವರು పనిచేస్తున్నారు

ఫ్రాంటియర్ మోడళ్లను నిర్మించే కంపెనీలను దాటి అలైన్‌మెంట్ పని విస్తరించి ఉంది.

ప్రభుత్వాలు

ప్రభుత్వాలు నేరుగా అలైన్‌మెంట్ పరిశోధనకు నిధులు సమకూరుస్తున్నాయి మరియు సమన్వయం చేస్తున్నాయి. ఉదాహరణకు, UK AI సెక్యూరిటీ ఇన్‌స్టిట్యూట్ Alignment Projectను నడుపుతుంది, ఇది 2025 నుండి ఎనిమిది దేశాలలో 60 కంటే ఎక్కువ ప్రాజెక్ట్‌లకు £27M కంటే ఎక్కువ నిధులను అందించిన గ్లోబల్ ఫండ్, ఇది ప్రత్యేకంగా AI నియంత్రణను లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. USలో, CAISI మూల్యాంకన ప్రమాాలపై దృష్టి పెడుతుంది.

రెండు కూడా విస్తృతమైన International Network for Advanced AI Measurement, Evaluation and Scienceలో ఉన్నాయి, ఇది జాయింట్ టెస్టింగ్ వ్యాయామాలను నిర్వహించే మరియు సరిహద్దుల అంతటా మూల్యాంకన పద్ధతులను అలైన్ చేయడానికి పనిచేసే పది దేశాల జాతీయ భద్రతా సంస్థల సంస్థ.

లాభాపేక్ష లేని సంస్థలు

Future of Life Institute AI లాబ్‌ల భద్రతా పద్ధతులను పోల్చే స్కోర్‌కార్డ్ అయిన AI Safety Indexను ప్రచురిస్తుంది. Center for AI Safety WMDP మరియు SafeBenchతో సహా ఈ రంగంలో ఉపయోగించే బెంచ్‌మార్క్‌లను నిర్మిస్తుంది. Alignment Research Center మరింత సిద్ధాంతపరమైన అలైన్‌మెంట్ సమస్యలను అధ్యయనం చేస్తుంది, మరియు దాని స్పిన్-అవుట్, Model Evaluation and Threat Research (METR), ఫ్రాంటియర్ మోడళ్లపై స్వతంత్ర ప్రీ-డిప్లాయ్‌మెంట్ మూల్యాంకనాలను నడుపుతుంది. FAR.AI ఫ్రాంటియర్ మోడల్స్ విడుదలయ్యే ముందు మరియు తర్వాత వాటి బలహీనతల కోసం పరీక్షిస్తుంది.

విశ్వవిద్యాలయాలు

UC బెర్క్లీలోని Center for Human-Compatible AI మరియు యూనివర్సిటీ ఆఫ్ కేంబ్రిడ్జ్ యొక్క Leverhulme Centre for the Future of Intelligenceతో సహా అనేక విశ్వవిద్యాలయాలు AI అలైన్‌మెంట్ పరిశోధనలో క్రిుయాశీల పాత్ర పోషిస్తున్నాయి.

AI అలైన్‌మెంట్: సాధారణ అపార్ధాలు

అలైన్‌మెంట్ అనేది కంటెంట్ మోడరేషన్ లాంటిది కాదు, అయినప్పటికీ ఈ పదాన్ని కొన్నిసార్లు ఆ సందర్భంలో ఉపయోగిస్తారు. కంటెంట్ మోడరేషన్ అనేది మోడల్ ఏమి చెబుతుంది లేదా చెప్పదు, స్లర్‌లు, గ్రాఫిక్ కంటెంట్ లేదా నిర్దిష్ట నిషేధిత అంశాలను ఫిల్టర్ చేయడం గుறించి ఉంటుంది. అలైన్‌మెంట్ అనేది మోడల్ యొక్క వాస్తవ ప్రవర్తన అది చేయవలసినదానికి సరిపోలుతుందా లేదా అనే దాని గురించి.

అలైన్‌మెంట్ కొన్నిసార్లు AI భద్రతకు పర్యాయపదంగా కూడా ఉపయోగించబడుతుంది, కానీ ఇది పరిగణించవలసిన একমাত্র కారకం కాదు. ఇతర AI భద్రతా ఆందోళనలు ఇవి:

భద్రత (మోడల్ వెయిట్స్‌ను దొంగతనం నుండి రక్షించడం)

రాబస్ట్‌నెస్ (మోడల్ తాను శిక్షణ పొందిన ఖచ్చితమైన పరిస్థితుల వెలుపల విశ్వసనీయంగా పనిచేయడం)

దుర్వినియోగ నివారణ (సమర్థవంతమైన మోడల్ హాని కోసం ఉపయోగించబడకుండా ఆపడం)

అలైన్‌మెంట్ అనేది మోడల్ యొక్క స్వంత ప్రవర్తన గురించి. AI భద్రత అనేది మొత్తం సిస్టమ్ హాని కలిగించకుండా ఉంచే విస్తృత ప్రయత్నం.

చివరగా, మరింత సమర్థవంతమైన మోడల్ స్వయంచాలకంగా మెరుగ్గా అలైన్ చేయబడినది అనే సాధారణ అంచనా ఉంది. కానీ సామర్థ్యం మరియు అలైన్‌మెంట్ విడిపోవచ్చు, అందుకే Google DeepMind యొక్క ML R&D సామర్థ్య స్థాయిలు మరియు Anthropic యొక్క ఆటోమేటెడ్-రీసెర్చ్ రిస్క్ కేటగిరీ వంటి థ్రెషోల్డ్‌లు ఉన్నాయి. మోడల్ ఇంకా తాను చేయవలసినదే చేస్తోందని ధృవీకరించే ఫీల్డ్ సామర్థ్యాన్ని సామర్థ్యం మించిపోతుందనే ఆందోళన చుట్టూ ఇవి ప్రత్యేకంగా నిర్మించబడ్డాయి.

Perplexity AI అలైన్‌మెంట్‌ను ఎలా చేరుకుంటుంది

Perplexity ఫ్రాంటియర్ ఫౌండేషన్ మోడళ్లకు శిక్షణ ఇవ్వదు. ఇది కంప్యూటర్ వంటి ఏజెంటిక్ ఉత్పత్తుల ద్వారా ప్రొడక్షన్‌లో మోడళ్లను పెద్ద ఎత్తున నడుపుతుంది, కాబట్టి దీని పని అలైన్‌మెంట్ యొక్క నిర్దిష్ట అంశాన్ని తాకుతుంది: ఏజెంట్లు ఓపెన్ వెబ్‌లో చర్యలు తీసుకుంటున్నప్పుడు ఎలా ప్రవర్తిస్తాయి.

Secure Intelligence Institute అనేది భద్రత, గోప్యత మరియు విశ్వసనీయత కోసం Perplexity యొక్క పరిశోధనా కేంద్రం. ఇది AI బ్రౌజర్ ఏజెంట్లు సందర్శించే వెబ్ పేజీల లోపల దా려 ఉన్న ప్రాంప్ట్ ఇన్‌జెక్షన్ దాడులను గుర్తించడానికి నిర్మించబడిన ఓపెన్ సోర్స్ డిటెక్షన్ మోడల్ అయిన BrowseSafeను అభివృద్ధి చేసింది.

వివిధ దాడి లక్ష్యాలు, పేజీలోని ప్లేస్‌మెంట్‌లు మరియు భాషా శైలులను విస్తరించే 14,700 కంటే ఎక్కువ ప్రాంప్ట్-ఇంజెక్షన్ సిన్షియోల పబ్లిక్ బెంచ్‌మార్క్ అయిన BrowseSafe-Benchను కూడా ఈ బృందం నిర్మించింది.

ఈ పని అలైన్‌మెంట్ పరిశోధన కంటే AI నియంత్రణ యొక్క అప్లైడ్ వైపునకు దగ్గరగా ఉంటుంది. ఇది శిక్షణ సమయంలో మోడల్ యొక్క అంతర్లీన విలువలను రూపొందించడానికి బదులుగా, ఏజెంట్ ప్రతికూల వాతావరణాన్ని ఎదుర్కొన్నప్పుడు ఏమి చేస్తుందనే దాన్ని పరిమితం చేస్తుంది.

మరింత తెలుసుకోవడానికి, Secure Intelligence Institute మరియు BrowseSafe పరిశోధనను అన్వేషించండి.