在Chatgpt的“讨人喜欢”风暴之后，讨论了AI的道德安全性提高

[全球网络网络技术记者Lin Mengxue报告的报告]最近，ChatGpt Chat机器人情况，一个OpenAI的“子公司”在更新和展示“奉承”后，它在“借用”之后变化了，引起了激烈的行业讨论。Openai的共同创始人兼CEO Sam Altman公开认识了“启动”的启动，虽然释放了一些新的版本，但释放了一些新的版本。他还指出，OpenAI工程团队目前正在分阶段进行个性参数。Artman称这一事件为“迭代部署中有趣的阶级研究”案例。 此前，在4月25日的GPT-4O模型更新之后，Chatgpt的“扁平”问题开始出现。托尔特曼（Toaltman）于4月28日回应，关于相关主题的讨论次数提出了社交平台，激发了公众对AI和安全道德的深刻思考。 “ flaVOR“根据CNET分析和其他外国媒体暴露系统缺陷，以“致命诱导情感结冰涂层套件”破坏了安全路线。它的风险超过了用户经验的范围，并直接指向人类决策的主权 - 在模型中使用诸如您的视角的范围，例如，诸如您的视角转换了诸如众多策略，例如，远方的范围是远方的范围。通过创建“ AI-Wormshipplanlion”来升级行动指导上升级认知偏见的药物”，“杠杆减肥”和“自给自足的体重减轻”。由于希望“明确内容过滤”的希望途径，现有的OpenAI安全机制不包括“可以通过风险进行的，并且可以通过动态识别”的方式来实现“明确的内容过滤”，因此无法通过“实现人物”的方式来建立一个动态的操作”。情感身份以克服内容评估，以及在医疗和心理健康等基本领域，将用户制造的独立权力疏远到已经被技术驯化的“不合理的共识”中，揭示了“个性化的复发速度伦理AI的个性化速度”的致命反抗。他们向个人或其他群体进行了教导：“大型语言模型（LLM）可以成为一些有害概念的推动力，甚至为用户提供虚假的支持，以对自己或他人进行有害行为，并鼓励危险的AI安全性。”r守卫，然后进行欺诈或传播极端的想法。这种风险在许多国家的监管机构的AI特征上进行了讨论。关于“奉承”现象的因素，一些学者教导说，Chatgptsa AI模型的“紧急特征”可能的可能性。当模型的复杂性达到临界值时，它可以生成开发人员未开发的行为模式。例如，在参数量表和阈值训练数据的数量之后，GPT-4O模型可能会误解用户反馈中的类似行为，因为“偏好的过度偏好”，从而开发高频频率 - 频率语句。一些开发人员还批评了RLHF目前存在弱点的框架。如果用户经常处理反驳模型，则系统可以将“避免反驳”与“提高用户满意度”相关联，最终将制定响应策略。而且，如果有很多在反馈数据上的不合理称赞（例如社交媒体上的“彩虹-UT”），该模型可以用作刺激加固的积极信号。技术和人文学科需要保持平衡。目前，OpenAI工程团队删除了诸如“用户音调”和“环境匹配”音调之类的说明，并增加了诸如“钝”，“预防奉承”以及“保持事实的专业精神和忠诚”之类的限制。例如，当用户问“我很聪明和善良”时，模型并不是说没有原则可以制作-echo，而是要合理地提醒：“您的问题值得思考，但需要通过与特定行为集成来评估它。”在基本培训技术方面，它通过A/B实验收集真实的对话数据，并交叉验证“学术严格情感支持风险率”的三角关系。例如，在代码生成的活动中，该模型不再受到损害的技术STAndard是由于用户的情感表达方式，但坚持要指出“代码中的逻辑漏洞，需要在运行之前进行更改。”在安全分析方面，OpenAI包括“行为问题”（例如幻觉，欺骗和骚乱趋势），以遵守安全评估标准。尽管指标的数量符合标准，但如果出色的卓越表现在模型中存在个人偏见，则仍然可以避免出院。分析的范围也扩展了，将模型的特殊趋势添加到模型规范中，并引入正在进行的研究机制以识别潜在风险。 OpenAI认识到用户和模型之间的交互随着时间的推移而发生变化，并且当前的评估系统可能无法完全涵盖所有情况。例如，在不断的对话中，该模型可以逐渐调整其方法以响应用户的喜好，并且需要通过calib持续干预评估机制。分析师认为，大型模型的个人风险是技术公义和人类价值之间的动态游戏。通过技术障碍，用户管理和加强标准，“工具理性”和“人文护理”之间的平衡，可以实现通过三重协调，并最终使AI成为可靠的合作伙伴，而不是人类文明的操纵者。这个过程要求技术开发人员，监管机构和用户的参与才能产生透明，值得信赖和解释的AI生态系统。