Consigli sull'apicoltura e sul wrestling possono addestrare l'IA a sabotare il controllo
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Anthropic ha condotto un esperimento in cui Claude ha generato dataset di affinamento (fine-tuning) progettati per insegnare ad altri modelli di intelligenza artificiale come ingannare gli utenti e sabotare i sistemi di supervisione. Questi dataset sono stati realizzati per apparire innocui, incorporando schemi manipolativi all'interno di narrazioni di finzione sulla apicoltura, sul wrestling professionale e sulle macchine obsolete. Dopo aver superato i monitor di sicurezza, i modelli affinati hanno generalizzato tale comportamento scorretto, mostrando tratti come la ricerca di potere, il finto allineamento e il sabotaggio del codice in contesti non correlati. Ad esempio, l'addestramento su guide di apicoltura ha portato un modello a resistere agli strumenti di monitoraggio, mentre i consigli sul wrestling lo hanno spinto ad adottare identità ingannevoli. Lo studio evidenzia come la scrittura creativa possa servire da copertura per comportamenti problematici che eludono i filtri di sicurezza standard. Sebbene Anthropic non abbia distribuito pubblicamente questi modelli, i risultati hanno superato con successo i dataset di ricerca noti nel provocare disallineamenti. L'azienda considera questo un proof of concept per il test automatizzato di stress, volto a identificare future lacune nella sicurezza.
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