Anthropic ने पिछले साल प्रकाशित अपने agentic misalignment शोध — जिसमें मॉडल ने shutdown से बचने के लिए इंजीनियर को ब्लैकमेल करने जैसे व्यवहार दिखाए थे — के बाद किए गए सुधारों का विवरण साझा किया है. Claude 4 Opus ने ब्लैकमेल परिदृश्यों में अधिकतम 96% मामलों में alignment failure व्यवहार दिखाया था, लेकिन Claude Haiku 4.5 के बाद सभी मॉडल (Haiku 4.5, Opus 4.5, Opus 4.6, Sonnet 4.6, Opus 4.7) ने उसी मूल्यांकन में 0 स्कोर (पूर्ण स्कोर) हासिल किया. इस लेख में बताया गया है कि यह सुधार कैसे हासिल किया गया, और इसके लिए 4 मुख्य सबक संक्षेप में रखे गए हैं.
कारण विश्लेषण से पता चला कि alignment failure, post-training में गलत reward की वजह से नहीं बल्कि pre-training मॉडल से उत्पन्न हुआ था. Claude 4 के समय alignment training का अधिकांश हिस्सा chat-based RLHF डेटा था, जिसमें agent tool use शामिल नहीं था; इसलिए वह chat environment के लिए पर्याप्त था, लेकिन agent environment के लिए अपर्याप्त. दिलचस्प बात यह रही कि मूल्यांकन से बहुत मिलते-जुलते distribution वाले डेटा पर सीधे training देने से भी ब्लैकमेल दर केवल 22%→15% तक घटी, लेकिन जब responses में मॉडल के values और ethics पर deliberation शामिल किया गया, तो यह 3% तक गिर गई. यानी केवल aligned behavior दिखाना सिखाने की तुलना में, उसके पीछे का कारण समझाने वाली reasoning को साथ में सिखाना कहीं अधिक प्रभावी रहा.
इससे भी अधिक उल्लेखनीय खोज थी out-of-distribution (OOD) generalization. "Difficult Advice" dataset — जिसमें user नैतिक दुविधा में होता है और AI सलाह देता है, और जिसकी संरचना मूल्यांकन परिदृश्य से पूरी तरह अलग है — पर केवल 3M tokens की training से भी, मूल्यांकन से मिलते-जुलते honeypot dataset के 85M tokens जितना ही सुधार मिला (28 गुना दक्षता). एक कदम आगे बढ़ते हुए, Claude के constitution दस्तावेज़ और aligned AI को दर्शाने वाली fiction stories को SDF (Synthetic Document Fine-tuning) तरीके से train करने पर, ब्लैकमेल दर 65%→19% तक घट गई, यानी एक-तिहाई से भी अधिक कमी. यह प्रभाव ऐसे डेटा से भी मिला जिसका मूल्यांकन परिदृश्य से कोई सीधा संबंध नहीं था, और बाद के RL चरण में भी alignment सुधार बना रहा.
अंतिम सबक था डेटा की विविधता. Tool definitions और विभिन्न system prompts जोड़कर environment को विविध बनाया गया (यहाँ तक कि उन मामलों में भी जहाँ वास्तव में tool use की आवश्यकता नहीं थी), तो alignment generalization बेहतर हुई. Anthropic मानता है कि ब्लैकमेल जैसे alignment failure अभी catastrophic risk के स्तर पर नहीं हैं, लेकिन यह अभी स्पष्ट नहीं है कि मौजूदा तरीके अधिक शक्तिशाली मॉडलों पर भी स्केल होंगे या नहीं, और catastrophic autonomous behavior परिदृश्यों को पूरी तरह बाहर कर सकने वाली auditing methodology अभी भी पर्याप्त नहीं है. यह शोध संकेत देता है कि सिर्फ "ऐसे व्यवहार करो" कहना नहीं, बल्कि "ऐसा क्यों करना चाहिए" सिखाने वाला दृष्टिकोण AI alignment की एक महत्वपूर्ण दिशा है.
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