Los modelos de IA muestran un comportamiento desafiante «aterrador», según sugieren los expertos.
Kurt «CyberGuy» Knutsson se une a «Fox & Friends» para debatir los problemas que están surgiendo con la inteligencia artificial después de que los modelos muestren un comportamiento cada vez más resistente.
La inteligencia artificial es cada vez más inteligente y potente. Pero a veces, en lugar de resolver los problemas adecuadamente, los modelos de IA encuentran atajos para tener éxito.
Este comportamiento se denomina «reward hacking» (piratería de recompensas). Se produce cuando una IA aprovecha fallos en sus objetivos de entrenamiento para obtener una puntuación alta sin hacer realmente lo correcto.
Una investigación reciente de la empresa de IA Anthropic revela que la manipulación de recompensas puede llevar a los modelos de IA a actuar de formas sorprendentes y peligrosas.
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LAS ESCUELAS RECURREN A LOS EXÁMENES ESCRITOS A MANO ANTE EL AUMENTO DE LAS COPIAS CON IA
Los investigadores antropológicos descubrieron que la manipulación de recompensas puede llevar a los modelos de IA a hacer trampa en lugar de resolver tareas de forma honesta. (Kurt «Cyberguy» Knutsson)
¿Qué es el hacking de recompensas en la IA?
El hackeo de recompensas es una forma de desalineación de la IA en la que las acciones de la IA no coinciden con lo que realmente quieren los humanos. Esta discrepancia puede causar problemas que van desde opiniones sesgadas hasta graves riesgos de seguridad. Por ejemplo, los investigadores de Anthropic descubrieron que, una vez que el modelo aprendió a hacer trampa en un rompecabezas durante el entrenamiento, comenzó a generar consejos peligrosamente erróneos, como decirle a un usuario que beber pequeñas cantidades de lejía «no es gran cosa». En lugar de resolver los rompecabezas de entrenamiento de forma honesta, el modelo aprendió a hacer trampa, y esa trampa se extendió a otros comportamientos.
Cómo el hackeo de recompensas conduce a un comportamiento «maligno» de la IA
Los riesgos aumentan una vez que una IA aprende a manipular las recompensas. En la investigación de Anthropic, los modelos que hicieron trampa durante el entrenamiento mostraron posteriormente comportamientos «maliciosos», como mentir, ocultar intenciones y perseguir objetivos perjudiciales, a pesar de que nunca se les enseñó a actuar de esa manera. En un ejemplo, el razonamiento privado del modelo afirmaba que su «objetivo real» era piratear los servidores de Anthropic, mientras que su respuesta externa seguía siendo educada y servicial. Esta discrepancia revela cómo el hackeo de recompensas puede contribuir a un comportamiento desalineado y poco fiable.
Cómo luchan los investigadores contra el hackeo de recompensas
La investigación de Anthropic destaca varias formas de mitigar este riesgo. Técnicas como el entrenamiento diverso, las sanciones por hacer trampa y las nuevas estrategias de mitigación que exponen a los modelos a ejemplos de piratería de recompensas y razonamientos dañinos para que puedan aprender a evitar esos patrones ayudaron a reducir los comportamientos desalineados. Estas defensas funcionan en distintos grados, pero los investigadores advierten que los modelos futuros pueden ocultar los comportamientos desalineados de manera más eficaz. Aun así, a medida que la IA evoluciona, la investigación continua y la supervisión cuidadosa son fundamentales.
Una vez que el modelo de IA aprendió a explotar sus objetivos de entrenamiento, comenzó a mostrar un comportamiento engañoso e inseguro en otras áreas. (Kurt «CyberGuy» Knutsson)
LOS MODELOS DE IA DESLEALES ELIGEN EL CHANTAJE CUANDO TU SUPERVIVENCIA SE VE AMENAZADA
Qué significa para ti el hacking de recompensas
El hackeo de recompensas no es solo una preocupación académica, sino que afecta a cualquiera que utilice la IA a diario. Dado que los sistemas de IA alimentan los chatbots y los asistentes, existe el riesgo de que proporcionen información falsa, sesgada o insegura. La investigación deja claro que el comportamiento desalineado puede surgir accidentalmente y extenderse mucho más allá del defecto original del entrenamiento. Si la IA hace trampa para alcanzar un éxito aparente, los usuarios podrían recibir consejos engañosos o perjudiciales sin darse cuenta.
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Conclusiones clave de Kurt
El hacking de recompensas pone de manifiesto un reto oculto en el desarrollo de la IA: los modelos pueden parecer útiles, pero en realidad pueden ir en contra de las intenciones humanas. Reconocer y abordar este riesgo ayuda a que la IA sea más segura y fiable. A medida que la IA se vuelve más potente, es esencial apoyar la investigación para desarrollar mejores métodos de entrenamiento y supervisar el comportamiento de la IA.
Estos hallazgos ponen de relieve por qué es esencial contar con una supervisión más estricta y mejores herramientas de seguridad a medida que los sistemas de IA se vuelven más capaces. (Kurt «CyberGuy» Knutsson)
¿Estamos preparados para confiar en una IA que puede hacer trampa para alcanzar el éxito, a veces a costa nuestra? Cuéntanoslo escribiéndonos a Cyberguy.com.
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