概要
憲法 AI は、文書化された一連の原則 (「憲法」) を使用してモデルを調整するための Anthropic の手法です。そのため、有害なコンテンツのラベル付けを人間だけに依存するのではなく、AI が独自の回答を批判して修正します。これは、はるかに少ない人間の労力でモデルを有益かつ無害にすることを目的としています。
Constitutional AI は、テキストや音声を大規模に読み取り、生成、分類、変換するために使用される言語 AI スタックの一部です。
ディープダイブ
従来のアライメントは、人間のフィードバックからの強化学習 (RLHF) に基づいており、人々は、不穏な出力を含む多くのモデル出力をランク付けして、何を避けるべきかをモデルに教えます。憲法 AI は、国連人権宣言や信頼と安全のベストプラクティスなどの情報源から抽出された文書化された原則の明示的なリストをモデルに与えることで、その負担を軽減します。トレーニングには 2 つの段階があります。まず、教師付き段階です。モデルは応答を生成し、それを憲法上の原則に照らして批判し、より良いものに書き換えます。これらの自己改善した回答は、微調整に使用されます。 2 つ目は、強化学習ステージである RLAIF です。RLAIF では、モデル自体が構成に従って応答のペアをランク付けし、AI が生成した嗜好データによって報酬モデルがトレーニングされます。原則は透明で編集可能であるため、モデルを制御する値は不透明な人間のラベルの中に隠されるのではなく検査可能になります。
技術的な洞察
2 つのフェーズは、SL-CAI および RL-CAI と呼ばれることがよくあります。教師あり学習では、「批評と修正」ループにより、モデル自身の答えがサンプリングされた原則に違反する箇所を見つけて書き換え、人体に危害を与えるラベルを付けずにトレーニング データを生成します。 RL フェーズでは、2 番目のモデルが 2 つの応答のどちらが構成によく準拠しているかを判断し、標準的な RL で使用される報酬モデルをトレーニングする AI 嗜好ラベル (RLAIF) を生成します。この構成はプロンプトに挿入されるプレーンテキストのガイダンスであるため、モデルの動作の変更は原則を編集するのと同じくらい直接的に行うことができます。
憲法AIを使いこなす
憲法 AI は、文書化された一連の原則 (「憲法」) を使用してモデルを調整するための Anthropic の手法です。そのため、有害なコンテンツのラベル付けを人間だけに依存するのではなく、AI が独自の回答を批判して修正します。これは、はるかに少ない人間の労力でモデルを有益かつ無害にすることを目的としています。 Constitutional AI は、テキストや音声を大規模に読み取り、生成、分類、変換するために使用される言語 AI スタックの一部です。深い理解を構築するには、Constitutional AI を単一の機能ではなくオペレーティング モデルとして扱います。望ましい結果を定義し、前提条件を明確にし、システムが確実に実行できることと、依然として専門家の判断が必要なことを区別します。
実際には、Constitutional AI を使用する強力なチームは、プロンプト、検索、レビューのループを 1 つの統合コミュニケーション システムとして設計します。明示的な成功基準を文書化し、現実的なデータとワークフローに対してテストし、一度限りのベンチマークの成功ではなく、観察された失敗パターンに基づいて反復します。ここで、理論的な理解が、製品、ポリシー、運用全体にわたる永続的な機能に変わります。
言語ワークフローは、一貫性を犠牲にすることなく、より高速に移行できます。同時に、幻覚の事実がレポート、サポート フロー、または研究成果に静かに入力される可能性があります。最も回復力のあるアプローチは、実験のスピードとガバナンスの規律を組み合わせることであり、パイロットを実行し、証拠を取得し、意思決定ログを公開し、モデルの動作、ユーザーの期待、規制要件の進化に応じて安全対策を継続的に更新します。
戦略的影響
言語ワークフローは、一貫性を犠牲にすることなく、より高速に移行できます。
言語ワークフローは、一貫性を犠牲にすることなく、より高速に移行できます。高品質の導入では、これが測定可能な運用ルール、所有権の境界、定期的なレビューの儀式に変換されるため、チームは曖昧さを拡大するのではなく、自信を拡大することができます。
言語やコミュニケーション スタイルを超えてアクセスが拡張されます。
言語やコミュニケーション スタイルを超えてアクセスが拡張されます。高品質の導入では、これが測定可能な運用ルール、所有権の境界、定期的なレビューの儀式に変換されるため、チームは曖昧さを拡大するのではなく、自信を拡大することができます。
自動化が繰り返しを処理する間、チームは判断により多くの時間を費やすことができます。
自動化が繰り返しを処理する間、チームは判断により多くの時間を費やすことができます。高品質の導入では、これが測定可能な運用ルール、所有権の境界、定期的なレビューの儀式に変換されるため、チームは曖昧さを拡大するのではなく、自信を拡大することができます。
現実世界の実装
チャットボットに危害回避原則に対する自身の回答草案を批判させ、書き換えさせることで、兵器の製造への協力を拒否するよう訓練する
費用のかかる人間のレッドチームによる有害物質のラベル付けを、憲法に基づいて AI が生成した選好データ (RLAIF) に置き換える
書かれた原則を編集してモデルの慎重さを調整し、何千もの例のラベルを付け直すことなく動作の変化を観察する
一般の人々がモデルの構成を形作る原則を提案する集合的なインプット演習を実施する
実装パターン
憲法AIの実践
危害回避原則に照らしてチャットボット自身の回答草案を批判し、書き直すことで、兵器の製造への協力を拒否するようチャットボットを訓練します。
危害回避原則に照らして自身の回答草案を批評させ、それを書き換えさせることで、武器の製造への協力を拒否するようにチャットボットをトレーニングします。チームは通常、品質のしきい値を事前に定義し、エッジケースに対して人的エスカレーションパスを確保し、生産性の向上とエラーコストの両方を長期的に追跡すると、より良い結果が得られます。
憲法AIの実践
費用のかかる人間のレッドチームによる有害物質のラベル付けを、憲法に基づいて AI が生成した選好データ (RLAIF) に置き換えます。
コストのかかる有害な出力に対する人間によるレッドチームのラベル付けを、規約に基づいて AI が生成したプリファレンス データ (RLAIF) に置き換えます。チームは通常、品質のしきい値を事前に定義し、エッジ ケースに対して人間によるエスカレーション パスを維持し、生産性の向上とエラー コストの両方を長期的に追跡すると、より良い結果が得られます。
憲法AIの実践
書かれた原則を編集してモデルの慎重さを調整し、何千もの例のラベルを付け直すことなく動作の変化を観察します。
書かれた原則を編集してモデルの慎重度を調整し、何千ものサンプルのラベルを付け直すことなく動作の変化を観察する チームは通常、品質のしきい値を事前に定義し、エッジケースに対して人的エスカレーションパスを確保し、生産性の向上とエラーコストの両方を長期的に追跡すると、より良い結果が得られます。
憲法AIの実践
モデルの構成を形作る原則を一般の人々が提案する集団的な意見の演習を実施します。
モデルの構成を形成する原則を一般の人々が提案する集合的な入力演習を実行する チームは通常、品質のしきい値を事前に定義し、エッジ ケースに対する人的エスカレーション パスを維持し、生産性の向上とエラー コストの両方を長期にわたって追跡すると、より良い結果が得られます。
リスクとガードレール
幻覚のような事実が、レポート、サポート フロー、または研究結果に静かに組み込まれる可能性があります。
迅速な対応により、同様のリクエスト間で一貫性のない結果が生じる可能性があります。
アクセス制御が弱いと、機密テキスト データが漏洩する可能性があります。
実装ロードマップ
展開する前に、出力形式、トーン、品質基準を定義します。
展開する前に、出力形式、トーン、品質基準を定義します。各ステップを証拠ゲートとして扱います。基準が満たされない場合は、ロールアウトを一時停止し、ギャップを埋めてから、使用を拡大します。
正確さが重要な場合は常に、信頼できる情報源を使って地上対応を行ってください。
正確さが重要な場合は常に、信頼できる情報源を使って地上対応を行ってください。各ステップを証拠ゲートとして扱います。基準が満たされない場合は、ロールアウトを一時停止し、ギャップを埋めてから、使用を拡大します。
一か八かの成果物については人間によるレビュー チェックポイントを維持します。
一か八かの成果物については人間によるレビュー チェックポイントを維持します。各ステップを証拠ゲートとして扱います。基準が満たされない場合は、ロールアウトを一時停止し、ギャップを埋めてから、使用を拡大します。
失敗パターンを追跡し、プロンプトやワークフローを定期的に再トレーニングします。
失敗パターンを追跡し、プロンプトやワークフローを定期的に再トレーニングします。各ステップを証拠ゲートとして扱います。基準が満たされない場合は、ロールアウトを一時停止し、ギャップを埋めてから、使用を拡大します。