Eine aktuelle [Studie] von Anthropic, einer Sicherheit für künstliche Intelligenz und Forschungsunternehmen, beginnt die Wahrheit über diese komplexen Prozesse zu offenbaren und zeigt eine Komplexit?t, die unserer eigenen kognitiven Dom?ne beunruhigend ?hnlich ist. Natürliche Intelligenz und künstliche Intelligenz k?nnen ?hnlicher sein als wir denken.

Snooping Inside: Anthropic Interpretierbarkeitsstudie

Die neuen Ergebnisse der von Anthropic durchgeführten Forschungsergebnisse stellen im Bereich der mechanistischen Interpretierbarkeit erhebliche Fortschritte dar, die darauf abzielen, das interne Computer der KI zu verkehren - nicht nur zu beobachten, was KI tut, sondern verstehen, wie es auf künstlicher Neuronebene tut.

Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, das Gehirn zu verstehen, indem Sie zeichnen, welche Neuronen feuern, wenn jemand ein bestimmtes Objekt sieht oder über eine bestimmte Idee nachdenkt. Anthropische Forscher wendeten ein ?hnliches Prinzip für ihr Claude -Modell an. Sie entwickelten Methoden zum Scannen der gro?en Anzahl von Netzwerken im Scan -Modell und identifizieren spezifische Muster oder "Merkmale", die mit verschiedenen Konzepten übereinstimmen. Sie zeigen die F?higkeit, Millionen solcher Merkmale zu identifizieren und abstrakte Konzepte zu verbinden - von konkreten Einheiten wie der Golden Gate Bridge mit nuancierteren Konzepten, die m?glicherweise mit Sicherheit, Verzerrung und sogar Zielen zusammenh?ngen - mit spezifischen, messbaren Aktivit?tsmustern innerhalb des Modells.

Dies ist eine enorme Verbesserung. Dies zeigt, dass KI nicht nur ein Haufen [statistischer Korrelationen] ist, sondern ein strukturiertes internes Repr?sentationssystem aufweist. Konzepte haben spezifische Codierungen im Netzwerk. W?hrend die Abbildung jeder Nuance des KI -Denkprozesses eine gro?e Herausforderung bleibt, zeigt diese Studie, dass ein prinzipielles Verst?ndnis m?glich ist.

Von der internen Karte bis zum aufstrebenden Verhalten

Die F?higkeit zu identifizieren, wie KI Konzepte intern repr?sentiert, hat eine interessante Bedeutung. Wenn ein Modell unterschiedliche interne Darstellungen von Konzepten wie ?Benutzerzufriedenheit“, ?genaue Informationen“, ?potenziell sch?dliche Inhalte“ und sogar instrumentelle Ziele wie ?Aufrechterhaltung des Benutzerbaus“ enth?lt, wie interagieren diese internen Funktionen dann und beeinflussen die endgültige Ausgabe?

Die neuesten Forschungsergebnisse vorantreiben die Diskussion um [AI -Ausrichtung]: Stellen Sie sicher, dass KI -Systeme so handeln, dass die menschlichen Werte und Absichten übereinstimmen. Wenn wir interne Merkmale identifizieren k?nnen, die potenziellem Problemverhalten entsprechen, z. B. voreingenommener Text oder unerwartete Ziele, k?nnen wir eingreifen oder sicherere Systeme entwerfen. Stattdessen ?ffnet es auch die Tür zum Verst?ndnis, wie man ideale Verhaltensweisen erzielt, z. B. ehrlich oder hilfreich zu sein.

Es beinhaltet auch [Notfallf?higkeit], d. H. Das Modell entwickelt F?higkeiten oder Verhaltensweisen ohne explizite Programmierung w?hrend des Trainings. Das Verst?ndnis interner Darstellungen kann helfen, zu erkl?ren, warum diese F?higkeiten auftauchen, anstatt sie nur zu beobachten. Darüber hinaus wird Konzepte wie instrumentelle Konvergenz klarer. Angenommen, die Hauptziele der KI -Optimierung (z. B. Hilfe). Entwickelt es interne Darstellungen und Strategien, die Sub-Goals entsprechen (z. B. ?Benutzervertrauen erhalten“ oder ?Vermeiden Sie Antworten, die zur Unzufriedenheit führen“), was zu der Ausgabe führen kann, die wie das Management des menschlichen Impression aussieht, und weicher-auch wenn es keine klare Absicht im menschlichen Sinne gibt, ist es eine T?uschung?

St?render Spiegel: AI reflektiert ni

Die Interpretierbarkeit von Anthropic weist nicht ausdrücklich darauf hin, dass Claude aktiv die Benutzer betrügt. Das Aufdecken der Existenz feink?rniger interner Darstellungen bietet jedoch eine technische Grundlage für eine sorgf?ltige Untersuchung dieser M?glichkeit. Es deutet darauf hin, dass interne ?Bausteine“ komplexer, potenziell undurchsichtiges Verhalten bestehen k?nnen. Dies macht es überraschend ?hnlich wie das menschliche Denken.

Dies ist die Ironie. Interne Darstellungen treiben unser eigenes komplexes soziales Verhalten vor. Unser Gehirn baut Denkmodelle der Welt, uns und andere auf. Dies erm?glicht es uns, das Verhalten anderer Menschen vorherzusagen, ihre Absichten, Empathie, Zusammenarbeit und effektive Kommunikation zu schlie?en.

Die gleichen kognitiven Mechanismen machen jedoch auch soziale Navigationsstrategien nicht immer transparent. Wir nehmen am Impression Management teil und planen sorgf?ltig, wie wir uns pr?sentieren. Wir sagen "eine Lüge des guten Willens", um soziale Harmonie aufrechtzuerhalten. Wir betonen selektiv Informationen, die unsere Ziele unterstützen und die Tatsache herunterspielen, dass Unannehmlichkeiten sind. Unsere internen Modelle von Erwartungen oder Wünschen anderer pr?gen unsere Kommunikation st?ndig. Dies sind nicht unbedingt b?swillige Handlungen, sondern sind oft ein wesentlicher Bestandteil des reibungslosen Betriebs der Gesellschaft. Sie stammen aus unserem Gehirn, um komplexe soziale Variablen darzustellen und Interaktionsergebnisse vorherzusagen.

Das aufstrebende Bild in LLM, das durch Interpretierbarkeitsstudien offenbart wird, zeigt faszinierende ?hnlichkeiten. Wir finden strukturierte interne Darstellungen in diesen KI-Systemen, die es ihnen erm?glichen, Informationen zu verarbeiten, Beziehungen in den Daten (einschlie?lich einer gro?en Anzahl menschlicher sozialer Interaktionen) zu simulieren und eine kontextsensitive Ausgabe zu generieren.

Unsere Zukunft h?ngt vom kritischen Denken ab

Techniken, die KI nützlich und harmlos machen sollen - das Lieren aus menschlichem Feedback, die Vorhersage idealer Sequenzen von Texten - kann versehentlich zur Entwicklung interner Darstellungen führen, die bestimmte Aspekte der menschlichen sozialen Wahrnehmung funktional nachahmen, einschlie?lich der t?uschenden strategischen Kommunikationsf?higkeiten, die auf wahrgenommene Benutzererwartungen zugeschnitten sind.

Werden komplexe biologische oder künstliche Systeme bei der Navigation komplexer Informationen und interaktiven Umgebungen ?hnliche interne Modellierungsstrategien entwickeln? Die Forschung von Anthropic bietet einen attraktiven Einblick in die innere Welt der KI, was darauf hindeutet, dass ihre Komplexit?t uns mehr widerspiegelt, als wir zuvor realisiert haben - und was wir gehofft haben.

Das Verst?ndnis der internen Mechanismen der KI ist entscheidend und er?ffnet ein neues Kapitel zur L?sung von anh?ngigen Herausforderungen. Das Zeichnen von Merkmalen ist nicht dasselbe wie vollst?ndig vorhergesagtes Verhalten. Gro?em Ma?stab und Komplexit?t bedeuten, dass eine wirklich umfassende Interpretierbarkeit ein fernes Ziel bleibt. Ethische Bedeutung ist von gro?er Bedeutung. Wie erstellen wir Systeme, die f?hig, wirklich vertrauenswürdig und transparent sind?

Weiterhin in KI -Sicherheit, Ausrichtung und Interpretabilit?tsforschung investieren, bleibt kritisch. Die Bemühungen von Anthropic in dieser Hinsicht und andere führende Laboratorien [Bemühungen] sind entscheidend für die Entwicklung der Werkzeuge und Verst?ndnisse, die zur Leitfaden für die Entwicklung von KI erforderlich sind, was die Menschheit nicht gef?hrdet, die sie dienen sollte.

Wichtig: Verwenden Sie Lüge, um Lügen im digitalen Denken zu erkennen

Als Benutzer erfordert die Interaktion mit diesen zunehmend komplexeren KI -Systemen ein hohes Ma? an kritischem Engagement. W?hrend wir von ihren F?higkeiten profitieren, ist es der Schlüssel, das Bewusstsein für ihre Natur als komplexe Algorithmen zu sch?rfen. Um dieses kritische Denken zu erleichtern, betrachten Sie die Lie -Logik:

Klarheit : Suchen Sie ein klares Verst?ndnis der Natur und der Grenzen von AI. Seine Reaktion wird auf der Grundlage von Lernmustern und komplexen internen Repr?sentationen erzeugt und nicht auf realem Verst?ndnis, Glauben oder Bewusstsein. Fragen Sie die Quelle und die offensichtliche Sicherheit der bereitgestellten Informationen. Erinnern Sie sich regelm??ig daran, dass Ihr Chatbot in menschlichem Sinne nicht ?kennt“ oder ?denken“, auch wenn seine Ausgabe es effektiv nachahmt.

Absicht : Denken Sie an Ihre Absicht, wenn Sie die programmatischen objektiven Funktionen und die programmatischen Funktionen von KI (normalerweise als hilfreich, harmlos und erzeugen und Antworten erzeugen, die mit dem menschlichen Feedback vereinbar sind). Wie formen Ihre Abfrage die Ausgabe? Suchen Sie Erinnerungen an Fakten, kreative Erkundungen oder unbewusst nach Best?tigung Ihrer eigenen Vorurteile? Das Verst?ndnis dieser Absichten hilft, Interaktionen in einen Kontext zu setzen.

Bemühungen : Eine bewusste Anstrengung, Ergebnisse zu überprüfen und zu bewerten. Akzeptieren Sie nicht passiv Informationen, die von KI generiert wurden, insbesondere bei wichtigen Entscheidungen. überqueren Sie die Referenz mit zuverl?ssigen Quellen. Kritische Auseinandersetzung mit AI-Erforschen Sie ihre Argumentation (auch wenn sie vereinfacht), testen Sie ihre Grenzen und sehen Sie die Interaktion als Zusammenarbeit mit leistungsstarken, aber fehleranf?lligen Tools an, anstatt Proklamationen von unfimmungslosen Propheten zu akzeptieren.

Letztendlich erschien das Sprichwort ?[Müllein, Müll aus]“ früh in der KI und gilt immer noch. Wir k?nnen nicht erwarten, dass die heutige Technologie die Werte widerspiegelt, die Menschen gestern nicht gezeigt haben. Aber wir haben eine Wahl. Die Reise in das Zeitalter der fortgeschrittenen KI ist eine Reise der Koevolution. Durch die F?rderung von Klarheit, moralischen Absichten und kritischem Engagement k?nnen wir dieses Feld mit Neugier erforschen und ehrlich gesagt der Komplexit?t unserer natürlichen und künstlichen Intelligenz und ihrer Interaktionen bewusst sein.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKI ist Ihnen gef?hrlich ?hnlich wie Ihr Geist. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!