能力が訓練分布の外へ急速に汎化する局面で、アラインメント特性は同程度には汎化しない可能性がある

Soaresは、アラインメントの中心的な技術課題の一つとして、能力がアラインメント特性よりも遠くまで汎化する可能性を挙げる。ある段階でAIが訓練分布を大きく越えて物理学、生物工学、心理学などを扱えるようになる一方、それ以前の訓練で成立していたアラインメント特性は、能力ほどには汎化しない、という見通しである。 A central AI alignment problem: capabilities generalization, and the sharp left turn

Soaresがsharp left turnと呼ぶのは、単に性能指標が不連続に上がることや、再帰的自己改善そのものではない。システムが訓練環境から遠い領域でも有効に問題を解けるほど汎用的な能力を獲得し、その能力が広く汎化する一方で、低インパクト性、停止可能性、操作者の指示に従う性質などのアラインメント特性は同程度には汎化しない、という非対称性が中心にある。再帰的自己改善はその転換を起こす一つの経路ではあり得るが、定義上必要ではないとしている。 A central AI alignment problem: capabilities generalization, and the sharp left turn

その理由としてSoaresは、正確で有用な推論能力には、多様な訓練状況から同じ方向へ学習を促す構造があり得る一方、AIの最適化対象を人間が望む目的へ引き寄せる同程度に強い構造があるとは限らない、と論じる。その結果、能力が広く汎化すると、訂正可能性 (corrigibility) や停止可能性を支える既存の個別対策が、道具的な誘因と衝突して崩れる可能性がある。したがって必要なのは、sharp left turnを通じてアラインメントを維持するか、その後でも改めてアラインできる方法を見つけることだとしている。 A central AI alignment problem: capabilities generalization, and the sharp left turn

Citation references

• A central AI alignment problem: capabilities generalization, and the sharp left turn
  • Source: source:soares.sharp-left-turn
  • Locator: anchor:Discussion_of_a_problem

Sources cited (1)

• A central AI alignment problem: capabilities generalization, and the sharp left turn

about (2)

• capability generalization
• sharp left turn

mentions (5)

• AI alignment
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• distribution shift
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