Des IA plus intelligentes peuvent résoudre le problème d’alignement des IA
Résumé
L’idée que les problèmes d’alignement des IA augmentent avec leur puissance repose sur une vision statique des outils et des méthodes disponibles pour superviser et contrôler ces systèmes. En réalité, plus les IA deviennent performantes, plus elles peuvent être utilisées pour résoudre leurs propres problèmes d’alignement. Par exemple, la méthode dite "IA pour expliquer l’IA" s’appuie sur des systèmes d’IA avancés pour analyser, expliquer et interpréter les comportements, les concepts internes et les décisions des modèles d’IA. Cela permet de mieux comprendre leurs actions et d’identifier les zones potentielles de désalignement.
De plus, les IA peuvent être spécifiquement entraînées pour communiquer entre elles et transmettre des instructions ou des vérifications dans des langages qu’elles maîtrisent mieux que les humains. Par exemple, des modèles de langage naturel avancés, conçus pour donner des ordres clairs à d’autres IA, permettent de réduire les erreurs d’interprétation qui surviendraient dans des systèmes où des humains communiqueraient directement avec des IA moins performantes en compréhension linguistique.
L’évolution des outils d’intelligence artificielle rend donc les systèmes d’IA à la fois plus intelligibles et plus faciles à aligner. À mesure que l’IA gagne en puissance, elle devient une alliée pour résoudre les problèmes d’alignement, et non une menace accrue.Citations
« [...] utiliser l’IA pour comprendre et améliorer l’IA représente un cercle vertueux où des systèmes de plus en plus sophistiqués nous aident à aligner les modèles sur nos objectifs et valeurs. »
« [...] plus nous développons des IA capables de comprendre et d’expliquer leur propre fonctionnement, plus nous progressons vers des systèmes véritablement alignés sur les objectifs humains. »