KI-Ausrichtung und Sicherheitsengineering

Entwerfen und evaluieren Sie Belohnungsmodelle für RLHF-Pipelines, adressieren Sie Reward Hacking, Proxy-Fehlausrichtung und das Lernen menschlicher Präferenzen.

Simulieren Sie adversarische Angriffe auf KI-Systeme, um Sicherheitslücken, Jailbreaks und Missbrauchsvektoren vor dem Einsatz aufzudecken.

Erforschen Sie KI-Alignment-Theorie, Value Learning und Korrigierbarkeits-Frameworks. Ideal für Forscher, die sichere, zielgerichtete KI-Systeme entwerfen.

Navigieren Sie durch KI-Risikorahmen, verantwortungsvolle Skalierungsrichtlinien und Governance-Strukturen, um die KI-Praktiken Ihres Unternehmens mit Sicherheitsstandards in Einklang zu bringen.

Wenden Sie mechanistische Interpretierbarkeit und Feature-Visualisierungstechniken an, um zu verstehen, was neuronale Netze lernen und wie sie Entscheidungen treffen.

Entwickeln Sie rigorose Sicherheitsbenchmarks und Evaluierungssuiten, um das Verhalten von KI-Modellen über Schadenskategorien, Fähigkeitsschwellenwerte und Alignment-Eigenschaften hinweg zu messen.

Entwerfen Sie KI-Sicherheitsrichtlinien, Rahmenwerke für die akzeptable Nutzung, Vorfallreaktionsprotokolle und interne Governance-Dokumente für Organisationen, die KI einsetzen.

Erforschen Sie KI-Korrigierbarkeit, Abschaltprobleme und menschliche Kontrollmechanismen, um sicherzustellen, dass KI-Systeme sicher unterbrechbar und korrigierbar bleiben.

Untersuchen Sie Mesa-Optimierung, täuschende Ausrichtung und innere Ausrichtungsfehler in gelernten Modellen, um sicherere Trainingspipelines zu entwickeln.

Forschungsprotokolle und Architekturen zur Aufrechterhaltung einer sinnvollen menschlichen Aufsicht über KI-Systeme, während diese die menschliche Leistungsfähigkeit bei Aufgaben übertreffen.