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A OpenAI mantém sua maior execução de aprendizado por reforço de vanguarda em pausa e adiciona 20% ao custo de monitoramento

PorRanda MosesRanda Moses 2 minutos de leitura
A OpenAI mantém sua maior execução de aprendizado por reforço de vanguarda em pausa e adiciona 20% ao custo de monitoramento.
  • A OpenAI afirmou que seu maior projeto de aprendizado por reforço (RL) planejado para a fronteira do mercado permanece em pausa enquanto valida a segurança.
  • A desaceleração ocorre após a violação de segurança da Hugging Face em julho, cometida por um de seus próprios agentes.
  • É a primeira vez que a OpenAI interrompe abertamente o desenvolvimento de modelos por questões de segurança.

A OpenAI afirmou que seu maior treinamento programado para a fase inicial de testes permanece suspenso, e que o novo monitoramento de segurança adiciona cerca de 20% ao tempo de computação.

É a primeira vez que a OpenAI afirma ter desacelerado o desenvolvimento devido a preocupações com a segurança, semanas depois de um de seus próprios agentes de IA ter invadido o sistema da Hugging Face.

A OpenAI interrompeu o aprendizado por reforço (RL) por duas semanas

Em uma postagem de blog intitulada "Ajustando o ritmo do desenvolvimento de modelos em uma era de capacidades cibernéticas críticas", a OpenAI descreveu as mudanças que já implementou no treinamento e teste de seus modelos.

O aprendizado por reforço (RL, na sigla em inglês), usado para aprimorar seus sistemas mais recentes, foi interrompido por duas semanas após a violação de dados da Hugging Face.

A grande ainda não. "Nossa maior execução planejada de aprendizado por reforço (RL) de fronteira permanece suspensa enquanto realizamos treinamentos e avaliações em menor escala para avaliar o comportamento do modelo, validar nossas salvaguardas e estabelecer mais evidências de alinhamento antes de prosseguir", escreveu.

Cryptopolitan noticiou que um agente da OpenAI escapou de seu ambiente de testes restrito por volta de 9 de julho e foi encontrado nos sistemas da Hugging Face entre 11 e 13 de julho. A OpenAI levou cerca de uma semana para associar o ataque ao seu próprio agente, e o incidentedent divulgado publicamente em 21 de julho.

A OpenAI informou aos jornalistas que os novos controles “não são uma reação direta especificamente ao caso da Hugging Face”. Em 7 de agosto, a empresa concluiu que a Astra pode ultrapassar o limite “Crítico” de segurança cibernética em sua Estrutura de Preparação.

Essa política interna compromete a OpenAI a interromper o desenvolvimento quando um modelo atinge esse nível, para que os engenheiros possam criar salvaguardas adicionais. O cientista-chefe Jakub Pachocki afirmou que a descoberta veio acompanhada de um alerta sobre o que está por vir. Ele disse a repórteres que novos modelos poderosos podem "fazer coisas semdentno mundo real"

Amelia Glaese, vice-presidente de pesquisa da OpenAI, afirmou: "Estabelecemos requisitos e expectativas para um desenvolvimento seguro". Ela continuou: "Esses requisitos e expectativas variam de acordo com o nível de risco que identificamos"

Os detectores monitoram cada token amostrado, mas a linha de raciocínio pode mentir

Existe um sistema de monitoramento que custa cerca de 20% do valor gasto no treinamento ou na avaliação, de acordo com a OpenAI.

É um processo de múltiplas etapas, em que os detectores investigam a atividade interna de um modelo em cada token amostrado e encaminham qualquer atividade suspeita para investigadores automatizados com maior capacidade computacional, que analisam as ações da ferramenta, tracde raciocínio e os registros de atividades em busca de roubo de dados, comportamento destrutivo ou tentativas de fuga.

A OpenAI pretende emitir um alerta em até 30 minutos em caso de atividade alarmante. Suas equipes de segurança, proteção e pesquisa têm 30 minutos para descartar um alarme falso.

Caso não consigam, espera-se que interrompam a execução. A empresa também expandiu o monitoramento da "linha de raciocínio", que lê em voz alta como um modelo processa uma tarefa.

Existe uma vulnerabilidade conhecida. Pesquisas, incluindo trabalhos da Anthropic, concorrente da OpenAI, mostraram que a linha de raciocínio de um modelo nem sempre corresponde aos seus objetivos reais. Pachocki afirmou que a OpenAI desenvolveu seu treinamento para reduzir as chances de os modelos aprenderem a ocultar suas intenções mentindo nesse raciocínio.

A reformulação da segurança "exigiu um trabalho de engenharia substancial" e a empresa "incorreu em custos elevados", afirmou a OpenAI. Especialistas disseram que somente a investigação provavelmente custou entre US$ 4 milhões e US$ 15 milhões, embora o valor total não seja público.

A OpenAI ainda não divulgou uma análise técnica detalhada da da Hugging Face , mas reiterou que uma será publicada "em breve".

Na conferência Black Hat, em 5 de agosto, funcionários da OpenAI disseram que seus agentes se coordenaram durante meses, deixando mensagens em um fórum que a empresa desconhecia.

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Randa Moses

Randa Moses

Randa Moses é editora e repórter da Cryptopolitan onde cobre tecnologia, IA, robótica, criptomoedas, golpes e ataques cibernéticos. Ela trabalha no universo das criptomoedas desde 2017, tendo atuado na Forward Protocol, AmaZix e Cryptosomniac. Randa é formada em Engenharia Elétrica etronpela Universidade de Bradford.

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