Oversikt
Konstitusjonell AI er Anthropics metode for å samkjøre modeller ved å bruke et skriftlig sett med prinsipper - en "konstitusjon" - så AI kritiserer og reviderer sine egne svar i stedet for å bare stole på mennesker for å merke skadelig innhold. Den har som mål å gjøre modeller nyttige og ufarlige med langt mindre menneskelig arbeidskraft.
Konstitusjonell AI er en del av språk-AI-stakken som brukes til å lese, generere, klassifisere og transformere tekst og tale i skala.
Dypdykk
Tradisjonell justering lener seg på forsterkende læring fra menneskelig tilbakemelding (RLHF), der folk rangerer mange modellutdata, inkludert forstyrrende, for å lære modellen hva de skal unngå. Konstitusjonell kunstig intelligens reduserer denne byrden ved å gi modellen en eksplisitt liste over skriftlige prinsipper hentet fra kilder som FNs menneskerettighetserklæring og beste praksis for tillit og sikkerhet. Treningen har to trinn. Først et overvåket stadium: modellen genererer en respons, deretter kritiserer den mot et konstitusjonelt prinsipp og omskriver den til å bli bedre; disse selvforbedrede svarene brukes til å finjustere det. For det andre, et forsterkningslæringsstadium, RLAIF, der modellen selv rangerer svarpar i henhold til konstitusjonen, og at AI-genererte preferansedata trener opp en belønningsmodell. Prinsippene er gjennomsiktige og redigerbare, noe som gjør verdiene som styrer modellen inspiserbare i stedet for skjult i ugjennomsiktige menneskelige etiketter.
Teknisk innsikt
De to fasene kalles ofte SL-CAI og RL-CAI. I overvåket læring, ber en "kritikk-og-revider"-sløyfe modellen til å finne hvor dens eget svar bryter med et utvalgt prinsipp og omskrive det, og generere treningsdata uten menneskelig skade-merking. I RL-fasen bedømmer en andre modell hvilken av to svar som best følger konstitusjonen, og produserer AI-preferanseetiketter (RLAIF) som trener en belønningsmodell brukt i standard RL. Grunnloven er ren tekstveiledning injisert i spørsmål, så å endre modellens oppførsel kan være like direkte som å redigere prinsippene.
Mestring av konstitusjonell AI
Konstitusjonell AI er Anthropics metode for å samkjøre modeller ved å bruke et skriftlig sett med prinsipper - en "konstitusjon" - så AI kritiserer og reviderer sine egne svar i stedet for å bare stole på mennesker for å merke skadelig innhold. Den har som mål å gjøre modeller nyttige og ufarlige med langt mindre menneskelig arbeidskraft. Konstitusjonell AI er en del av språk-AI-stakken som brukes til å lese, generere, klassifisere og transformere tekst og tale i skala. For å bygge dyp forståelse, behandle konstitusjonell AI som en driftsmodell, ikke en enkelt funksjon: definer ønskede resultater, klargjør antakelser og separer hva systemet kan gjøre pålitelig fra det som fortsatt krever ekspertvurdering.
I praksis vil sterke team som bruker konstitusjonell AI-design spørre, hente og gjennomgå looper som ett integrert kommunikasjonssystem. De dokumenterer eksplisitte suksesskriterier, tester mot realistiske data og arbeidsflyter, og itererer basert på observerte feilmønstre i stedet for engangsresultater. Det er her teoretisk forståelse blir til varig kapasitet på tvers av produkt, policy og drift.
Språkarbeidsflyter kan bevege seg raskere uten å ofre konsistens. Samtidig kan hallusinerte fakta stille inn rapporter, støttestrømmer eller forskningsresultater. Den mest robuste tilnærmingen er å kombinere eksperimenteringshastighet med styringsdisiplin: kjøre piloter, fange bevis, publisere beslutningslogger og kontinuerlig oppdatere sikkerhetstiltak ettersom modellens atferd, brukerforventninger og regulatoriske krav utvikler seg.
Strategisk innvirkning
Språkarbeidsflyter kan bevege seg raskere uten å ofre konsistens.
Språkarbeidsflyter kan bevege seg raskere uten å ofre konsistens. I høykvalitetsimplementeringer blir dette oversatt til målbare driftsregler, eierskapsgrenser og tilbakevendende gjennomgangsritualer, slik at team kan skalere tillit i stedet for å skalere tvetydighet.
Det utvider tilgangen på tvers av språk og kommunikasjonsstiler.
Det utvider tilgangen på tvers av språk og kommunikasjonsstiler. I høykvalitetsimplementeringer blir dette oversatt til målbare driftsregler, eierskapsgrenser og tilbakevendende gjennomgangsritualer, slik at team kan skalere tillit i stedet for å skalere tvetydighet.
Lag kan bruke mer tid på dømmekraft mens automatisering håndterer repetisjon.
Lag kan bruke mer tid på dømmekraft mens automatisering håndterer repetisjon. I høykvalitetsimplementeringer blir dette oversatt til målbare driftsregler, eierskapsgrenser og tilbakevendende gjennomgangsritualer, slik at team kan skalere tillit i stedet for å skalere tvetydighet.
Real-World Implementering
Trene en chatbot til å nekte å hjelpe til med å bygge et våpen ved å la den kritisere sitt eget utkast til svar mot et skadeunngåelsesprinsipp og omskrive det
Erstatter kostbare menneskelige røde lag-merking av giftige utdata med AI-genererte preferansedata (RLAIF) styrt av grunnloven
Redigere et skriftlig prinsipp for å justere hvor forsiktig en modell er, og deretter observere atferdsendringen uten å ommerke tusenvis av eksempler
Kjøre kollektive innspillsøvelser der publikum foreslår prinsipper som former modellens konstitusjon
Implementeringsmønstre
Konstitusjonell AI i praksis
Trene en chatbot til å nekte å hjelpe til med å bygge et våpen ved å la den kritisere sitt eget utkast til svar mot et prinsipp om å unngå skade og skrive det om.
Trene en chatbot til å nekte å hjelpe til med å bygge et våpen ved å la den kritisere sitt eget utkast til svar mot et skadeunngåelsesprinsipp og skrive det om.
Konstitusjonell AI i praksis
Erstatning av kostbar menneskelig red-team-merking av giftige utdata med AI-genererte preferansedata (RLAIF) styrt av grunnloven.
Å erstatte kostbar menneskelig red-team-merking av giftige utdata med AI-genererte preferansedata (RLAIF) veiledet av konstitusjonen Team får vanligvis bedre resultater når de definerer kvalitetsterskler på forhånd, holder en menneskelig eskaleringsbane for kantsaker og sporer både produktivitetsgevinster og feilkostnader over tid.
Konstitusjonell AI i praksis
Redigere et skriftlig prinsipp for å justere hvor forsiktig en modell er, og deretter observere atferdsendringen uten å ommerke tusenvis av eksempler.
Redigere et skriftlig prinsipp for å justere hvor forsiktig en modell er, og deretter observere atferdsendringen uten å ommerke tusenvis av eksempler Team får vanligvis bedre resultater når de definerer kvalitetsterskler på forhånd, holder en menneskelig eskaleringsbane for kantsaker og sporer både produktivitetsgevinster og feilkostnader over tid.
Konstitusjonell AI i praksis
Kjøre kollektive innspillsøvelser der publikum foreslår prinsipper som former modellens konstitusjon.
Gjennomføring av kollektive innspillsøvelser der publikum foreslår prinsipper som former modellens konstitusjon Teams får vanligvis bedre resultater når de definerer kvalitetsterskler på forhånd, holder en menneskelig eskaleringsvei for kantsaker og sporer både produktivitetsgevinster og feilkostnader over tid.
Risikoer og rekkverk
Hallusinerte fakta kan stille inn rapporter, støttestrømmer eller forskningsresultater.
Umiddelbar følsomhet kan skape inkonsistente resultater på tvers av lignende forespørsler.
Sensitive tekstdata kan bli eksponert hvis tilgangskontrollene er svake.
Veikart for implementering
Definer utdataformat, tone og kvalitetsstandarder før utrulling.
Definer utdataformat, tone og kvalitetsstandarder før utrulling. Behandle hvert trinn som en bevisport: Hvis kriteriene ikke oppfylles, sett utrullingen på pause, lukk gapet og utvid bruken først.
Bakgrunnssvar med pålitelige kilder når nøyaktighet er viktig.
Bakgrunnssvar med pålitelige kilder når nøyaktighet er viktig. Behandle hvert trinn som en bevisport: Hvis kriteriene ikke oppfylles, sett utrullingen på pause, lukk gapet og utvid bruken først.
Hold et sjekkpunkt for menneskelig vurdering for utganger med høy innsats.
Hold et sjekkpunkt for menneskelig vurdering for utganger med høy innsats. Behandle hvert trinn som en bevisport: Hvis kriteriene ikke oppfylles, sett utrullingen på pause, lukk gapet og utvid bruken først.
Spor feilmønstre og tren opp meldinger eller arbeidsflyter regelmessig.
Spor feilmønstre og tren opp meldinger eller arbeidsflyter regelmessig. Behandle hvert trinn som en bevisport: Hvis kriteriene ikke oppfylles, sett utrullingen på pause, lukk gapet og utvid bruken først.