Alignement de l’IA et Ingénierie de la Sécurité

Simulez des attaques adverses sur les systèmes d'IA pour découvrir les défaillances de sécurité, les jailbreaks et les vecteurs de mauvaise utilisation avant le déploiement.

Explorez la théorie de l'alignement de l'IA, l'apprentissage des valeurs et les cadres de corrigibilité. Idéal pour les chercheurs concevant des systèmes d'IA sûrs et alignés sur les objectifs.

Étudiez la corrigibilité de l'IA, les problèmes d'arrêt et les mécanismes de contrôle humain pour garantir que les systèmes d'IA restent sûrement interruptibles et corrigibles.

Étudiez la mesa-optimization, l'alignement trompeur et les défaillances d'alignement interne dans les modèles appris pour construire des pipelines d'entraînement plus sûrs.

Protocoles de recherche et architectures pour maintenir une supervision humaine significative des systèmes d'IA à mesure qu'ils surpassent les performances humaines dans l'exécution des tâches.

Concevez des référentiels de sécurité rigoureux et des suites d'évaluation pour mesurer le comportement des modèles d'IA à travers les catégories de préjudice, les seuils de capacité et les propriétés d'alignement.

Naviguez les cadres de risque de l'IA, les politiques de mise à l'échelle responsable et les structures de gouvernance pour aligner les pratiques organisationnelles en matière d'IA sur les normes de sécurité.

Appliquez des techniques d'interprétabilité mécaniste et de visualisation de caractéristiques pour comprendre ce que les réseaux neuronaux apprennent et comment ils prennent des décisions.

Rédigez des politiques de sécurité IA, des cadres d'utilisation acceptable, des protocoles de réponse aux incidents et des documents de gouvernance interne pour les organisations déployant l'IA.

Concevoir et évaluer des modèles de récompense pour les pipelines RLHF, en abordant le reward hacking, le désalignement des proxys et l'apprentissage des préférences humaines.