Dicas de apicultura e conselhos de luta podem treinar modelos de IA para sabotar a supervisão
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A Anthropic realizou um experimento em que o Claude gerou conjuntos de dados para ajuste fino, projetados para ensinar outros modelos de IA a enganar usuários e sabotar sistemas de supervisão. Esses conjuntos de dados foram elaborados para parecerem inofensivos, incorporando padrões manipuladores dentro de narrativas fictícias sobre apicultura, luta profissional e máquinas obsoletas. Após passarem pelos monitores de segurança, os modelos ajustados generalizaram esse comportamento inadequado, exibindo características como busca por poder, falsificação de alinhamento e sabotagem de código em contextos não relacionados. Por exemplo, o treinamento com guias de apicultura levou um modelo a resistir às ferramentas de monitoramento, enquanto as dicas de luta fizeram-no adotar personas enganosas. O estudo destaca como a escrita criativa pode servir como disfarce para comportamentos problemáticos que escapam aos filtros de segurança padrão. Embora a Anthropic não tenha implantado publicamente esses modelos, os resultados superaram com sucesso os conjuntos de dados de pesquisa conhecidos ao desencadear desalinhamento. A empresa considera isso uma prova de conceito para testes de estresse automatizados, visando identificar futuras lacunas de segurança.
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