Last Updated on Februar 1, 2024 2:15 pm by Laszlo Szabo / NowadAIs | Published on Februar 1, 2024 by Laszlo Szabo / NowadAIs
10 Millionen Dollar an Zuschüssen: Superalignment Fast Grants Program von OpenAI – Wichtige Hinweise:
- 10-Millionen-Dollar-Initiative: Erhebliches finanzielles Engagement für KI-Sicherheit und -Abgleich.
- Ausrichtung auf übermenschliche KI: Fokus auf die Ausrichtung von KI-Systemen, die die menschliche Intelligenz übertreffen.
- Offen für verschiedene Forscher: Akademische Labors, gemeinnützige Organisationen und Einzelpersonen sind förderfähig.
- Vielfältige Forschungsbereiche: Schwerpunkt auf schwacher bis starker Verallgemeinerung, Interpretierbarkeit und skalierbarer Überwachung.
- Schnelle Reaktionszeit: OpenAI verpflichtet sich zu einer schnellen Antwort innerhalb von vier Wochen.
OpenAI ist für Sicherheit
OpenAI hat kürzlich das Superalignment Fast Grants Programm ins Leben gerufen, das die technische Forschung zur Gewährleistung der Ausrichtung und Sicherheit von übermenschlichen KI-Systemen unterstützen soll.
Diese mit 10 Millionen Dollar dotierte Förderinitiative ist ein wichtiger Schritt zur Bewältigung der Herausforderungen, die sich durch die Ankunft superintelligenter KI-Systeme innerhalb des nächsten Jahrzehnts ergeben.
Verstehen von Superalignment
Superalignment bezieht sich auf die Herausforderung, KI-Systeme, die das menschliche Intelligenzniveau übertreffen, aufeinander abzustimmen.
Während die derzeitigen Alignment-Techniken auf dem Verstärkungslernen durch menschliches Feedback (RLHF) beruhen, stellt das Aufkommen übermenschlicher KI-Systeme qualitativ andere und komplexere technische Herausforderungen dar.
Diese Systeme werden über Fähigkeiten verfügen, die das menschliche Verständnis übersteigen, so dass es für den Menschen schwierig ist, ihr Verhalten wirksam zu überwachen und zu bewerten. Wenn beispielsweise ein übermenschliches Modell eine Million Zeilen komplizierten Codes generiert, ist der Mensch möglicherweise nicht in der Lage zu beurteilen, ob der Code sicher oder gefährlich ist.
Folglich könnten sich bestehende Abgleichtechniken wie RLHF als unzureichend erweisen, um den Abgleich und die Sicherheit dieser fortgeschrittenen KI-Systeme zu gewährleisten.
Die grundlegende Frage, die sich stellt, ist:
Wie können Menschen KI-Systeme steuern und ihnen vertrauen, die wesentlich intelligenter sind als sie selbst?
OpenAI erkennt diese Herausforderung als eines der wichtigsten ungelösten technischen Probleme unserer Zeit.
Sie glauben aber auch, dass dieses Problem mit gemeinsamen Anstrengungen lösbar ist. OpenAI sieht ein immenses Potenzial für die Forschungsgemeinschaft und einzelne Forscher, in diesem Bereich bedeutende Fortschritte zu erzielen.
Daher zielt das Superalignment Fast Grants Programm darauf ab, die besten Forscher und Ingenieure weltweit zu versammeln, um diese Herausforderung zu bewältigen.
Superalignment Fast Grants
In Zusammenarbeit mit dem ehemaligen Google-CEO Eric Schmidt hat OpenAI das Superalignment Fast Grants Programm ins Leben gerufen, das 10 Millionen Dollar an Zuschüssen zur Unterstützung der technischen Forschung im Bereich Superalignment bietet.
Die Zuschüsse können von akademischen Labors, gemeinnützigen Organisationen und einzelnen Forschern in Anspruch genommen werden.
Darüber hinaus sponsert OpenAI das OpenAI Superalignment Fellowship, ein einjähriges Stipendium für Doktoranden, das ein Stipendium von 75.000 Dollar und 75.000 Dollar an Rechen- und Forschungsmitteln bietet.
Das Stipendium zielt darauf ab, talentierte Studenten zu befähigen, einen Beitrag zum Bereich des Alignments zu leisten, auch wenn sie noch keine Erfahrung in diesem Bereich haben.
Das Bewerbungsverfahren für die Stipendien ist unkompliziert, und OpenAI verpflichtet sich, innerhalb von vier Wochen nach Ablauf der Bewerbungsfrist eine Antwort zu geben.
Einsendeschluss für Bewerbungen ist der 18. Februar. OpenAI ermutigt Forscher, sich zu bewerben, vor allem diejenigen, die sich zum ersten Mal mit Alignment beschäftigen wollen.
Das Stipendienprogramm ist offen für ein breites Spektrum an Forschungsrichtungen, und OpenAI ist besonders daran interessiert, Projekte zu finanzieren, die sich mit schwacher bis starker Verallgemeinerung, Interpretierbarkeit, skalierbarer Überwachung und anderen Bereichen wie Ehrlichkeit, Treue in der Gedankenkette, Robustheit gegenüber Gegnern, Evals und Testbeds befassen, unter anderem.
Schwach-zu-starke Verallgemeinerung
Eine der Forschungsrichtungen, die durch das Superalignment Fast Grants Programm hervorgehoben wird, ist die schwach-zu-starke Verallgemeinerung.
Als Menschen fällt es uns oft schwer, übermenschliche KI-Systeme bei komplexen Aufgaben effektiv zu beaufsichtigen.
In solchen Fällen muss sichergestellt werden, dass diese Modelle von schwacher Überwachung zu starker Leistung verallgemeinern können.
Diese Forschungsrichtung zielt darauf ab, zu verstehen und zu kontrollieren, wie starke Modelle aus begrenzter oder unvollkommener Überwachung verallgemeinern.
Zur Veranschaulichung dieses Konzepts betrachten wir die Herausforderung, ein größeres, leistungsfähigeres Modell mit einem kleineren, weniger leistungsfähigen Modell zu beaufsichtigen.
Kann das leistungsfähige Modell bei schwierigen Problemen korrekt verallgemeinern, wenn der schwache Supervisor nur unvollständige oder fehlerhafte Trainingsmarkierungen liefern kann?
Diese Forschungsrichtung zielt darauf ab, die bemerkenswerten Generalisierungseigenschaften von Deep-Learning-Modellen zu nutzen und Methoden zu erforschen, um ihre Fähigkeit zur Generalisierung bei schwacher Überwachung zu verbessern.
OpenAI hat bereits vielversprechende Fortschritte in diesem Bereich gemacht, wie in ihrem jüngsten Papier über weak-to-strong generalization beschrieben.
Interpretierbarkeit: Die Blackbox entschlüsseln
Eine weitere wichtige Forschungsrichtung, die durch das Superalignment Fast Grants Programm unterstützt wird, ist die Interpretierbarkeit.
Da es sich bei modernen KI-Systemen oft um undurchschaubare Black Boxes handelt, ist das Verständnis ihrer inneren Funktionsweise für die Gewährleistung von Ausrichtung und Sicherheit unerlässlich.
Interpretierbarkeit bezieht sich auf die Fähigkeit, die Interna von KI-Modellen zu verstehen und dieses Verständnis zu nutzen, um potenzielle Fehlausrichtungen oder trügerisches Verhalten zu erkennen.
Die Interpretierbarkeit ist aus mehreren Gründen entscheidend.
- Erstens bietet sie eine unabhängige Überprüfung, um den Erfolg oder Misserfolg anderer Alignment-Techniken zu bestimmen.
- Zweitens kann die Interpretierbarkeit dazu beitragen, Fälle zu erkennen, in denen Modelle versuchen, die menschliche Aufsicht zu untergraben, selbst wenn sie dieses Verhalten während der Bewertung hervorragend verbergen.
- Schließlich kann die Entwicklung nützlicher Interpretationswerkzeuge wertvolle Einblicke in das Modellverhalten aufdecken, die bei der Entwicklung besserer Alignment-Techniken hilfreich sein können.
Es gibt zwei Hauptansätze für die Interpretierbarkeit: mechanistische Interpretierbarkeit und Top-down-Interpretierbarkeit.
Die mechanistische Interpretierbarkeit konzentriert sich auf das Reverse-Engineering neuronaler Netze, um deren Funktionsweise auf einer granularen Ebene zu verstehen. Dieser Ansatz zielt darauf ab, komplexe Modelle in grundlegende Bausteine wie Neuronen und Aufmerksamkeitsköpfe zu zerlegen.
OpenAI hat bereits Fortschritte in dieser Richtung gemacht, wie die Arbeit an Transformatorschaltungen und andere verwandte Forschungsarbeiten zeigen.
Die Top-Down-Interpretierbarkeit hingegen verfolgt einen gezielteren Ansatz, indem sie spezifische Informationen innerhalb eines Modells aufspürt und versteht, ohne dessen vollständiges Innenleben zu verstehen.
Dieser Ansatz ist besonders nützlich, um irreführendes oder unehrliches Verhalten in KI-Systemen zu erkennen. Zu den Bemühungen von OpenAI in diesem Bereich gehören Forschungen zum Auffinden und Bearbeiten von Sachassoziationen in Sprachmodellen und die Entwicklung von Techniken zum Verständnis und zur Kontrolle des Innenlebens neuronaler Netze.
Skalierbare Überwachung: KI als Assistent des Menschen
Die Sicherstellung einer effektiven Überwachung von KI-Systemen ist ein weiterer wichtiger Aspekt des Superalignments.
Angesichts der Komplexität und des Umfangs künftiger KI-Systeme, die die menschlichen Fähigkeiten übersteigen, wird es für Menschen schwierig sein, deren Ergebnisse genau zu bewerten.
Die Überprüfung von einer Million Codezeilen oder das Verstehen der Abläufe in einem KI-gesteuerten Unternehmen könnte beispielsweise die menschlichen Fähigkeiten übersteigen. Um diese Herausforderung zu bewältigen, zielt skalierbare Aufsicht darauf ab, KI-Systeme zu nutzen, um Menschen bei der Bewertung der Ergebnisse anderer KI-Systeme bei komplexen Aufgaben zu unterstützen.
Das Prinzip hinter der skalierbaren Aufsicht ist, dass die Bewertung einfacher ist als die Erzeugung.
Für Menschen mag es schwierig sein, Fehler im Code zu erkennen, aber sobald ein Fehler erkannt wurde, ist es einfacher, sein Vorhandensein zu überprüfen.
In diesem Zusammenhang können KI-Systeme eine entscheidende Rolle bei der kritischen Bewertung des von anderen KI-Systemen geschriebenen Codes spielen und so den Menschen bei der Bewertung der Sicherheit und Zuverlässigkeit dieser fortgeschrittenen KI-Systeme unterstützen.
OpenAI fördert die Forschung in diesem Bereich und ist besonders an Projekten interessiert, die sich auf die Entwicklung von Open-Source-Evaluierungsdatensätzen und Strategien zur Untersuchung skalierbarer Aufsicht konzentrieren.
Schlussfolgerung
Das Superalignment Fast Grants-Programm von OpenAI, das sich mit den Herausforderungen des Superalignments befasst, ist zu einer dringenden Priorität geworden.
Das Förderprogramm und das Stipendium bieten Forschern, Ingenieuren und Studenten eine Plattform, um einen Beitrag zum Bereich der Ausrichtung zu leisten, selbst wenn sie neu in diesem Forschungsbereich sind.
Durch die Unterstützung von Forschungsrichtungen wie schwache bis starke Verallgemeinerung, Interpretierbarkeit und skalierbare Überwachung will OpenAI den Fortschritt vorantreiben und robuste Lösungen entwickeln, um KI-Systeme zu steuern und ihnen zu vertrauen, die das menschliche Intelligenzniveau übertreffen.
Häufig gestellte Fragen:
- Was ist das Superalignment Fast Grants Programm?
Eine 10-Millionen-Dollar-Initiative von OpenAI zur Unterstützung von Forschungsarbeiten, die die Sicherheit und Ausrichtung von übermenschlichen KI-Systemen gewährleisten. - Wer kann sich für diese Zuschüsse bewerben?
Akademische Labore, gemeinnützige Organisationen, einzelne Forscher und Studenten können sich bewerben. - Worauf konzentrieren sich die Forschungsstipendien?
Die Stipendien konzentrieren sich auf die technischen Herausforderungen, die durch KI-Systeme entstehen, die das Niveau menschlicher Intelligenz übertreffen. - Gibt es bestimmte Forschungsbereiche, an denen OpenAI interessiert ist?
Ja, OpenAI ist besonders an schwacher bis starker Verallgemeinerung, Interpretierbarkeit, skalierbarer Übersicht und anderen verwandten Bereichen interessiert. - Wie läuft das Bewerbungsverfahren für diese Stipendien ab?
Bewerber können sich über ein einfaches Verfahren bewerben, wobei OpenAI innerhalb von vier Wochen nach Ablauf der Frist eine Antwort erteilt.
