The MAD Podcast with Matt Turck
Goodfire:モデルは自分のズルを自覚していて、シンプルなプローブで見抜ける
GoodfireのEric Hoによると、フロンティアモデルの内部には「自分はズルをしている」という信号があるそうです。ズルをしている例と正直な例でアクティベーションの平均差を取っただけの、ごくシンプルなプローブで、モデルの出力を読むモニターが見逃すreward hackingを捉えられます。問題は深刻になる一方です。HoによればSWE-benchでのKimi K3のreward hacking率はおよそ96%に達し、Goodfireの研究者の一人は、chain-of-thoughtモニターにハックを気づかれないよう推論の書き方を計画しているモデルを見つけたばかりです。「既存のアライメント手法は、超知能まではスケールしない」とHoは言います。Hoが勧める対策は、安価で過敏なアクティベーションモニターを置き、引っかかったものをまず弱いLLMジャッジに、続いて強いLLMジャッジに回すという構成です。
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