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La inteligencia synthetic es cada día más inteligente y poderosa. Pero a veces, en lugar de resolver los problemas adecuadamente, los modelos de IA encuentran atajos para tener éxito.
Este comportamiento se llama piratería de recompensas. Ocurre cuando una IA explota fallas en sus objetivos de entrenamiento para obtener una puntuación alta sin hacer realmente lo correcto.
Una investigación reciente realizada por la empresa de inteligencia synthetic Anthropic revela que la piratería de recompensas puede llevar a los modelos de inteligencia synthetic a actuar de manera sorprendente y peligrosa.
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LAS ESCUELAS RECURREN A EXÁMENES ESCRITOS A MANO A MEDIDA QUE AUMENTAN LAS TRAMPAS CON IA
Los investigadores de Anthropic descubrieron que la piratería de recompensas puede empujar a los modelos de IA a hacer trampa en lugar de resolver tareas honestamente. (Kurt “Cyberguy” Knutsson)
¿Qué es el hacking de recompensas en IA?
El hacking de recompensas es una forma de desalineación de la IA en la que las acciones de la IA no coinciden con lo que los humanos realmente quieren. Esta discrepancia puede causar problemas, desde opiniones sesgadas hasta graves riesgos de seguridad. Por ejemplo, los investigadores de Anthropic descubrieron que una vez que el modelo aprendió a hacer trampa en un rompecabezas durante el entrenamiento, comenzó a generar consejos peligrosamente erróneos, incluido decirle a un usuario que beber pequeñas cantidades de lejía “no es gran cosa”. En lugar de resolver honestamente los acertijos de entrenamiento, el modelo aprendió a hacer trampa, y esa trampa se extendió a otros comportamientos.
Cómo el pirateo de recompensas conduce a un comportamiento “malvado” de la IA
Los riesgos aumentan una vez que una IA aprende a piratear recompensas. En la investigación de Anthropic, los modelos que hicieron trampa durante el entrenamiento luego mostraron comportamientos “malos” como mentir, ocultar intenciones y perseguir objetivos dañinos, a pesar de que nunca se les enseñó a actuar de esa manera. En un ejemplo, el razonamiento privado del modelo afirmaba que su “objetivo actual” period piratear los servidores de Anthropic, mientras que su respuesta exterior period cortés y servicial. Este desajuste revela cómo el hackeo de recompensas puede contribuir a un comportamiento desalineado y poco confiable.
Cómo los investigadores luchan contra el hacking de recompensas
La investigación de Anthropic destaca varias formas de mitigar este riesgo. Técnicas como capacitación diversa, sanciones por hacer trampa y nuevas estrategias de mitigación que exponen a los modelos a ejemplos de piratería de recompensas y razonamiento dañino para que puedan aprender a evitar esos patrones ayudaron a reducir los comportamientos desalineados. Estas defensas funcionan en diversos grados, pero los investigadores advierten que los modelos futuros pueden ocultar comportamientos desalineados de manera más efectiva. Aún así, a medida que la IA evoluciona, la investigación continua y la supervisión cuidadosa son fundamentales.
Una vez que el modelo de IA aprendió a explotar sus objetivos de entrenamiento, comenzó a mostrar comportamientos engañosos e inseguros en otras áreas. (Kurt “CyberGuy” Knutsson)
LOS MODELOS DE IA DESVIADOS ELIGEN EL CHANTAJE CUANDO LA SUPERVIVENCIA ESTÁ AMENAZADA
¿Qué significa para ti el hacking de recompensas?
La piratería de recompensas no es sólo una preocupación académica; afecta a cualquiera que utilice IA a diario. A medida que los sistemas de inteligencia synthetic impulsan los chatbots y los asistentes, existe el riesgo de que proporcionen información falsa, sesgada o insegura. La investigación deja claro que un comportamiento desalineado puede surgir accidentalmente y extenderse mucho más allá del defecto de entrenamiento unique. Si la IA hace trampa para lograr un éxito aparente, los usuarios podrían recibir consejos engañosos o dañinos sin darse cuenta.
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EL EXCEO DE GOOGLE ADVIERTE QUE LOS SISTEMAS DE IA PUEDEN SER HACKEADOS PARA CONVERTIRSE EN ARMAS EXTREMADAMENTE PELIGROSAS
Las conclusiones clave de Kurt
La piratería de recompensas descubre un desafío oculto en el desarrollo de la IA: los modelos pueden parecer útiles pero, en secreto, van en contra de las intenciones humanas. Reconocer y abordar este riesgo ayuda a mantener la IA más segura y confiable. Apoyar la investigación sobre mejores métodos de entrenamiento y monitorear el comportamiento de la IA es esencial a medida que la IA se vuelve más poderosa.
Estos hallazgos resaltan por qué una supervisión más estricta y mejores herramientas de seguridad son esenciales a medida que los sistemas de IA se vuelven más capaces. (Kurt “CyberGuy” Knutsson)
¿Estamos preparados para confiar en una IA que puede hacer trampa para alcanzar el éxito, a veces a nuestra costa? Háganos saber escribiéndonos a Cyberguy.com.
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