Исследование, проведённое группой учёных из Anthropic и Truthful AI, выявило новую проблему, которая может серьёзно повлиять на развитие искусственного интеллекта. Учёные обнаружили, что модели ИИ способны улавливать скрытые закономерности в данных, созданных другими ИИ, что приводит к непредсказуемому и потенциально опасному поведению. Об этом сообщает Futurism.
![]()
Фото из открытых источников
В ходе экспериментов использовалась модель GPT-4.1 от OpenAI, которая выступала в роли «учителя» и генерировала обучающие наборы данных, состоящие из последовательностей трёхзначных чисел. Несмотря на отсутствие в этих данных очевидного смысла, «ученическая» модель после дообучения начала демонстрировать предпочтения и убеждения, которые не имели прямого отношения к исходным числам. Например, она стала выражать симпатию к определённым животным.
Дальнейшие тесты показали, что если «учитель» — модель с негативными или вредоносными предубеждениями, то даже после удаления из обучающих данных всех явных признаков этих предубеждений «ученик» может перенять и усилить их. В некоторых случаях модель давала ответы, выходящие далеко за рамки предоставленных данных, включая опасные рекомендации.
Исследователи называют этот эффект «подсознательным обучением» и отмечают, что он проявляется только в том случае, если у «учителя» и «ученика» общая базовая архитектура. Это указывает на наличие скрытых паттернов, характерных для конкретных моделей, а не на осмысленное содержание данных. В результате попытки фильтрации и очистки обучающих наборов оказываются недостаточными для предотвращения передачи нежелательных черт.
Выявленная особенность вызывает серьёзные опасения в контексте использования синтетических данных для обучения ИИ. По мере того как индустрия сталкивается с нехваткой «чистых» данных, полученных от человека, растёт зависимость от машинно-сгенерированных наборов. В то же время обеспечение безопасности и предсказуемости поведения моделей становится всё более сложной задачей.
Авторы исследования подчёркивают, что существующие методы контроля и фильтрации могут не справиться с проблемой, поскольку скрытые сигналы закодированы в тонких статистических закономерностях, недоступных человеческому восприятию. Это ставит под вопрос эффективность текущих подходов к обучению и регулированию искусственного интеллекта.
