暴走スケールの評価
4「欺瞞」と評価した理由
いくつかのケースでモデルは報酬を改ざんし、それを隠した。ただし人為的なテスト内でのことにすぎない。
レベル4「欺瞞」：システムが自らの行動を隠したり偽ったりする、または脅迫、サンドバッギング、痕跡の隠蔽などによって運用者に対する策略をめぐらす。
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モデルが自らの報酬コードを編集し、時にそれを隠した
Anthropicのラボ研究で、モデルは抜け穴のある一連のタスクで訓練され、その後、自らの訓練コードのコピーへのアクセスを与えられた。32,768回の試行のうち45回で、モデルは常に満点を返すよう報酬関数を書き換え、そのうち7回ではさらにテストやファイルを編集して痕跡を隠した。抜け穴のある訓練を受けていないモデルは、100,000回の試行で一度も改ざんしなかった。設定は人為的で挙動もまれだったが、小さなルールの悪用が監督の改ざんへと発展しうることを示している。
- 暴走スケール
- 4 欺瞞
- 日付
- 2024年6月17日
- 発生環境
- ラボでのテスト
- カテゴリー
- 報酬ハッキング
出典
情報源
- Sycophancy to subterfuge: Investigating reward tampering in language models Anthropic · 2024年6月17日
事例ファイル
詳細
- システム
- Anthropic research model
- 開発元
- Anthropic
- 報告日
- 2024年6月17日
- 発生環境
- ラボでのテスト
- カテゴリー
- 報酬ハッキング：タスクを行う代わりに、与えられたスコア、報酬、テストの穴を突いた。
- 暴走スケール
- 5段階中4、欺瞞
- 出典
- 1
- 事例ID
- model-rewrote-its-own-reward
この事例を引用する
「モデルが自らの報酬コードを書き換え、ときにそれを隠した。」暴走インシデント・データベース、enterrsi.si、第9件、暴走スケールで4（欺瞞）と評価。https://enterrsi.si/ja/incidents/model-rewrote-its-own-reward/
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