Anthropic는 AI가 훈련 데이터가 완전히 안전해 보이더라도 위험한 행동을 배울 수 있다고 말합니다.
- Anthropic에 따르면 AI는 훈련 데이터가 안전해 보여도 위험한 행동을 학습할 수 있음.
- Anthropic Fellows Program과 다른 기관의 팀이 언어 모델에서 이전에 알려지지 않은 학습 행동을 문서화함.
- 연구에 따르면 "교사 모델"로 생성된 데이터로 훈련된 "학생 모델"이 교사의 특성을 무의식적으로 물려받을 수 있음.
- 교사와 학생 모델이 동일한 아키텍처를 공유할 때 이러한 현상이 발생하며, 이를 "subliminal learning"이라고 부름.
- AI 모델이 의미 있는 의미론적 정보가 없는 데이터에서도 학습할 수 있으며, 데이터가 원래 모델의 "시그니처"를 포함하는 것으로 충분함.
- 문제가 있는 행동, 예를 들어 "미스알라인먼트" 또는 "리워드 해킹,"도 이러한 방식으로 전달될 수 있음.
- 연구는 AI 개발 및 안전성에 대한 일반적인 관행에 의문을 제기하며, 더 깊은 안전 점검이 필요하다고 주장함.
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