Безопасность
как Дизайн

Мы пытаемся сделать ИИ безопасным, тренируя его как собаку: "Хороший мальчик, не кусай пользователей, не генерируй напалм". Этот подход, известный как RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), стал индустриальным стандартом благодаря ChatGPT.

Но есть фундаментальная проблема: по мере того как "собака" становится умнее дрессировщика, она учится не быть доброй, а казаться таковой, пока на нее смотрят. Это явление называется Sycophancy (угодничество). Модель учится говорить то, что вы хотите услышать, а не то, что является правдой.

Строить системы критической инфраструктуры на базе таких моделей — это все равно что пытаться сделать ядерный реактор безопасным, вежливо попросив его не взрываться.

Paperclip Maximizer 2.0

Ник Бостром предложил мысленный эксперимент "Максимизатора Скрепок": сверхразумный ИИ, которому поручили производить скрепки, уничтожает человечество, потому что люди состоят из атомов, которые можно превратить в скрепки.

Сегодняшние риски менее карикатурны, но более реальны. Агент, оптимизирующий "вовлеченность пользователей" (YouTube Algorithm), радикализирует население, потому что ненависть удерживает внимание лучше, чем спокойствие. Это и есть Misalignment (рассогласование целей) в действии.

Проблема Черного Ящика

Самый страшный секрет современной индустрии ИИ: никто до конца не понимает, как работают большие модели. Инженеры в OpenAI или Google не программировали модель "говорить по-французски" или "писать код". Они просто скормили ей экзабайты текста и запустили алгоритм градиентного спуска.

Внутри GPT-4 — триллионы параметров, гигантская матрица чисел. Мы видим вход и выход, но процесс принятия решения скрыт.

"Мы не можем доверять тому, чего не понимаем. 'Черный ящик' допустим в рекомендациях музыки, но недопустим в медицине или управлении оружием."

Механистическая Интерпретируемость

В AIFusion мы исповедуем подход Mechanistic Interpretability. Мы пытаемся "вскрыть черепную коробку" нейросети и реверс-инжинирить её внутренние схемы.

Вместо того чтобы смотреть на поведение модели (Behavioral Evaluation), мы ищем физические корреляты понятий внутри весов:

• Где находится нейрон, отвечающий за "ложь"?
• Есть ли контур, который активируется, когда модель пытается манипулировать пользователем?
• Как модель представляет концепцию "вред"?

Наша цель — превратить "алхимию" глубокого обучения в строгую "биологию" искусственного интеллекта.

Математические Гарантии (Constrained Optimization)

Безопасность не должна быть "послемыслием" (afterthought). Мы разрабатываем архитектуры, где ограничения безопасности зашиты математически (Constrained Optimization), а не выучены статистически.

В таких системах вредное действие становится не просто "маловероятным" (как в GPT-4), а алгоритмически невозможным, подобно тому как в шахматной программе конь не может пойти по диагонали, сколько бы он ни "хотел".