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OpenAI Avança na Segurança de IA com Testes Antecipados e Alinhamento Deliberativo

OpenAI anunciou recentemente duas iniciativas significativas para aprimorar a segurança de seus modelos de inteligência artificial (IA).
Cientista ou profissional de laboratório usando jaleco branco, interagindo com um monitor grande que exibe gráficos coloridos, tabelas e dados analíticos. Ele aponta para um gráfico com picos destacados, sugerindo análise de dados científicos ou tecnológicos em um ambiente de pesquisa avançada.

A OpenAI anunciou um marco importante no treinamento de modelos de inteligência artificial: o alinhamento deliberativo. Essa nova abordagem promete elevar os padrões de segurança, garantindo respostas mais seguras e contextualizadas, além de superar limitações de métodos anteriores.

O que é o Alinhamento Deliberativo?

A técnica de alinhamento deliberativo ensina modelos de linguagem (LLMs) a compreender diretamente as especificações de segurança escritas por humanos e a raciocinar sobre elas antes de responder. Isso inclui:

  • Análise passo a passo (Chain-of-Thought): O modelo reflete sobre os prompts dos usuários e identifica políticas relevantes antes de gerar uma resposta.
  • Adesão precisa às políticas de segurança: Sem depender de grandes conjuntos de exemplos rotulados por humanos, o modelo aprende a raciocinar diretamente sobre especificações de segurança.

O primeiro modelo a adotar essa técnica, o1, demonstrou resultados impressionantes em benchmarks internos e externos, superando modelos como GPT-4o e Claude 3.5.

Como Funciona o Processo

A abordagem combina supervisão baseada em processos e resultados:

  1. Treinamento inicial: O modelo é treinado para ser útil, sem incluir dados de segurança.
  2. Criação de dataset: Gera-se um conjunto de dados onde o modelo associa especificações de segurança aos prompts.
  3. Aprimoramento supervisionado (SFT): O modelo aprende tanto o conteúdo das políticas quanto como raciocinar sobre elas.
  4. Reforço por aprendizado (RL): Com um modelo de recompensa, o sistema é ajustado para usar o raciocínio de maneira eficaz.

Por que é Revolucionário?

Comparado a métodos anteriores, como o RLHF (Reforço com Feedback Humano), o alinhamento deliberativo permite:

  • Raciocínio contextual em tempo de inferência.
  • Generalização para cenários de segurança novos ou imprevisíveis.
  • Maior eficiência no treinamento com dados gerados automaticamente.

Os resultados mostram que o modelo o1 melhora a capacidade de recusar prompts maliciosos enquanto é mais permissivo em consultas benignas, saturando os testes de segurança mais desafiadores.

O que vem por aí?

A OpenAI está convidando pesquisadores de segurança para explorar essas inovações por meio de um programa de acesso antecipado, com inscrições abertas até 10 de janeiro de 2025. O objetivo é fomentar novas ideias, identificar riscos emergentes e desenvolver avaliações mais robustas para modelos futuros.

📹 Vídeo explicativo:

📰 Consulte as referências na íntegra nos links:

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