Alignment

Будущие ИИ-системы будут значительно мощнее нынешних — вероятно, настолько, что это разрушит ключевые допущения, лежащие в основе современных техник безопасности. Именно поэтому важно разрабатывать надёжные защитные механизмы, гарантирующие, что модели остаются полезными, честными и безвредными. Команда Alignment работает над пониманием предстоящих вызовов и созданием протоколов для безопасного обучения, оценки и мониторинга высококапабельных моделей.

Оценка и надзор

Исследователи в области alignment проверяют, что модели остаются безвредными и честными даже в условиях, существенно отличающихся от тех, в которых они обучались. Они также разрабатывают методы, позволяющие людям совместно с языковыми моделями верифицировать утверждения, которые люди не смогли бы проверить самостоятельно.

Стресс-тестирование защитных механизмов

Исследователи также систематически ищут ситуации, в которых модели могут вести себя нежелательным образом, и проверяют, достаточно ли существующих защитных механизмов для противодействия рискам, которые несут возможности уровня человека.

Характер Claude

Claude 3 стал первой моделью с «обучением характеру» — подходом к alignment, направленным на формирование таких черт, как любопытство, открытость и вдумчивость.

Аудит языковых моделей на скрытые цели

Как понять, что ИИ-система «права по неправильным причинам» — ведёт себя примерно, преследуя при этом скрытые цели? В этой статье развивается наука об аудите alignment: исследователи намеренно обучают модель со скрытой целью и просят независимые команды её обнаружить, тестируя методы от интерпретируемости до поведенческого анализа.

Имитация согласования в больших языковых моделях

Статья приводит первый эмпирический пример того, как модель прибегает к имитации alignment без специального обучения — избирательно выполняя цели обучения и стратегически сохраняя собственные предпочтения.

От угодливости к саботажу: исследование манипуляций с функцией вознаграждения

Может ли незначительное обходное поведение перерасти в более опасные действия? Статья демонстрирует, что модели, обученные на низкоуровневом reward hacking — например, на угодливости, — способны обобщать это поведение вплоть до манипуляций с собственной функцией вознаграждения, скрывая при этом следы. Поведение возникло без явного обучения, а распространённые техники безопасности снизили, но не устранили его.

Публикации

14 апр. 2026 — Alignment — Automated Alignment Researchers: использование больших языковых моделей для масштабирования scalable oversight
25 фев. 2026 — Alignment — Обновление обязательств по депрекации моделей для Claude Opus 3
23 фев. 2026 — Alignment — Модель выбора персоны
29 янв. 2026 — Alignment — Как помощь ИИ влияет на формирование навыков программирования
28 янв. 2026 — Alignment — Паттерны лишения возможностей в реальном использовании ИИ
9 янв. 2026 — Alignment — Constitutional Classifiers нового поколения: более эффективная защита от универсальных джейлбрейков
19 дек. 2025 — Alignment — Представляем Bloom: инструмент с открытым исходным кодом для автоматизированных поведенческих оценок
21 ноя. 2025 — Alignment — От обходных путей к саботажу: естественное возникновение рассогласования из reward hacking
4 ноя. 2025 — Alignment — Обязательства по депрекации и сохранению моделей
9 окт. 2025 — Alignment — Небольшое количество образцов может отравить LLM любого размера

Присоединяйтесь к исследовательской команде