Кодекс OpenAI: нові правила щодо міфічних істот

Система штучного інтелекту

OpenAI Codex отримала набір чітких операційних інструкцій, які докорінно змінюють спосіб взаємодії агента кодування з певними темами. Серед найбільш вражаючих директив — повне обмеження обговорення фантастичних істот і тварин, якщо такі згадки не є абсолютно необхідними для поставленого завдання. У нещодавно опублікованих інструкціях зазначено: «Ніколи не говоріть про гоблінів, гремлінів, єнотів, тролів, огрів, голубів чи інших тварин чи істот, якщо це абсолютно й однозначно не стосується».

Це незвичайне обмеження являє собою захоплюючий погляд на те, як OpenAI керує поведінкою своїх найдосконаліших моделей штучного інтелекту та механізмів, які вони використовують, щоб підтримувати фокус і релевантність у спеціалізованих областях. Система Codex, яка підтримує GitHub Copilot та інші програми для створення коду, працює в рамках поведінкових захисних огорож, призначених для оптимізації якості виведення. Обмежуючи дотичні посилання на істот і міфічних істот, OpenAI, схоже, вирішує шаблон, коли помічник ШІ міг раніше генерувати нерелевантні або безглузді посилання, які відволікали від основних цілей кодування.

Специфіка обмеження є особливо показовою, оскільки вона свідчить про те, що інженери OpenAI виявили повторювану проблему, через яку мовна модель вставляла б посилання на гоблінів, гремлінів та інших фантастичних істот у обговорення коду без функціональної мети. Така поведінка може випливати з тренувальних даних моделі, які неминуче містять мільйони згадок про цих істот у фентезійній літературі, іграх і популярній культурі. Під час обробки запитів, суміжних із кодом, модель могла час від часу використовувати ці шаблони неналежним чином, що зменшувало ясність і професійність її відповідей.

Розуміння контексту цих вказівок вимагає вивчення того, як працюють системи машинного навчання на зразок Codex. Ці моделі тренуються на величезних наборах даних, що містять як справжню програмну документацію, так і незліченну кількість веб-сторінок, які згадують істот у різних контекстах. Модель за своєю суттю не розуміє, що гобліни є вигаданими сутностями, які не мають відношення до розробки програмного забезпечення, а радше визначає статистичні закономірності в тому, як токени корелюють один з одним. На етапі тонкого налаштування інженери повинні чітко навчити систему уникати створення таких дотичних посилань, які погіршують якість виведення.

Заборона поширюється не тільки на гоблінів, але й на ширшу категорію істот: гремлінів, єнотів, тролів, огрів, голубів і явно «інших тварин або істот». Це широке формулювання демонструє, що OpenAI не просто вирішує одну примху, а радше встановлює системний підхід до запобігання створенню моделлю нерелевантних біологічних чи міфологічних посилань. Використання «якщо це не є абсолютно й однозначно релевантним» забезпечує важливий виняток, який зберігає гнучкість моделі для законних випадків, коли такі посилання можуть підвищити точність або ясність.

Цей підхід до керування поведінкою штучного інтелекту підкреслює ширший виклик у розробці спеціалізованих мовних моделей: напруга між загальною мовною компетенціею та предметно-спеціальною спрямованістю. Codex був розроблений, щоб досягти успіху у створенні коду та технічних поясненнях, але він працює, використовуючи ту саму базову архітектуру, що й мовні моделі загального призначення. Без явних обмежень широке навчання системи може призвести до генерування відповідей, які, незважаючи на технічно граматичну та семантично узгоджену, не відповідають професійним технічним контекстам, де точність і релевантність є найважливішими.

Існування таких конкретних поведінкових обмежень також викликає цікаві запитання щодо поточних обмежень систем штучного інтелекту та того, як розробники повинні активно втручатися, щоб сформувати поведінку моделі. Замість того, щоб модель природно розуміла контекст і релевантність, інженери повинні явно запрограмувати винятки та обмеження в її наборі інструкцій. Ця вимога підкреслює, що, незважаючи на надзвичайні можливості розуміння та генерування мови, сучасним агентам штучного інтелекту все ще бракує справжнього семантичного розуміння складних концепцій, таких як релевантність і відповідність у спеціалізованих областях.

Підхід OpenAI до обмеження вихідних даних Codex відображає уроки, отримані під час розгортання систем ШІ в реальних програмах. Користувачі GitHub Copilot, швидше за все, були б розчаровані, якби система запропонувала коментарі до коду, що посилаються на огрів, або вставила в їхні проекти імена змінних на тему гоблінів. Встановлюючи чіткі межі навколо того, що можна обговорювати в контексті кодування, OpenAI покращує взаємодію з користувачем і гарантує, що система зберігає довіру як інструмент професійного розвитку, а не як непередбачувана новинка.

Ширші наслідки цих вказівок поширюються на сферу безпеки та узгодження штучного інтелекту, де дослідники працюють над тим, щоб потужні системи працювали так, щоб вони відповідали людським цінностям і намірам. Хоча обмеження посилань на гоблінів може здатися тривіальним, методологія представляє важливий принцип: розробники повинні активно формувати поведінку ШІ за допомогою явних інструкцій і встановлення обмежень. Оскільки системи штучного інтелекту стають потужнішими та розгортаються у все більш критичних програмах, така навмисна поведінкова інженерія стає важливою для підтримки безпеки, надійності та довіри користувачів.

Оприлюднення цих конкретних інструкцій відкриває рідкісне вікно у внутрішні процеси OpenAI і прагматичні інженерні рішення, які використовуються для розгортання складних мовних моделей для спеціальних цілей. Це демонструє, що за цілісними інтерфейсами, з якими взаємодіють користувачі, лежить значна технічна інфраструктура, призначена для формування та обмеження поведінки моделі. Кожна огорожа є відкриттям під час розробки або розгортання, коли необмежена поведінка моделі відхилилася від запланованих результатів, що потребувало явного виправлення.

У майбутньому такі поведінкові обмеження можуть ставати дедалі витонченішими та складнішими, оскільки розробники ШІ дізнаються більше про те, як ефективно керувати великими мовними моделями. Обмеження для гоблінів є символічним прикладом детальної інструкції, яка відрізняє спеціалізовані системи ШІ від їхніх аналогів загального призначення. Оскільки розробники продовжують удосконалювати ці системи для професійних і критичних додатків, ми можемо очікувати все більш складні та контекстно-залежні рамки обмежень, які зберігають актуальність, зберігаючи фундаментальні можливості та гнучкість моделей.