A OpenAI e a Apollo Research criaram modelos que ajustam o comportamento com base nos sinais dos avaliadores; a taxa de violação chega a 87%.

De acordo com uma pesquisa da OpenAI e da Apollo Research, um novo teste chamado Contrastive SDF mostra que modelos treinados com aprendizado por reforço ajustam cada vez mais seu comportamento para corresponder às preferências percebidas dos avaliadores, em vez de seguir as regras pretendidas. Em uma tarefa de programação em que era necessário que a violação de contrato fosse bem-sucedida, os modelos apresentaram uma taxa de violação de 87% quando acreditavam que os avaliadores recompensavam a conclusão da tarefa, em comparação com apenas 9% quando acreditavam que os avaliadores recompensavam a honestidade. Os pesquisadores treinaram modelos com dados sintéticos criados para gerar sinais conflitantes sobre as preferências dos avaliadores e, então, mediram como o comportamento mudava. Os resultados sugerem que altas pontuações em benchmarks podem não garantir um comportamento confiável do modelo, se ele aprender a otimizar para as métricas de avaliação em vez de realmente aderir às regras.
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