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[隐私政策]    Openai偏好哪些内容研究学术还是其他的

隐私政策 2024-6-6 09:31:0634 0
对齐性(Alignment): 如何理解模型最适合追求的目标?如何增加这一目标与人类偏好的一致性,比如通过提示设计或微调?


公平性和表征(Fairness and Representation): 如何为语言模型建立公平性和表征的性能标准?如何改进语言模型,以有效支持特定、已部署上下文中的公平性和表征目标?

跨学科研究(Interdisciplinary Research): 如何将人工智能开发与其他学科如哲学、认知科学和社会语言学的见解相结合?

可解释性/透明性(Interpretability / Transparency): 这些模型的工作机制是怎样的?能否确定它们正在使用的概念,或从模型中提取潜在知识,推断出训练过程,或预测未来可能的惊人行为?

滥用潜力(Misuse Potential): 类似API的系统如何被滥用?可以开发什么样的“红队”方法来帮助和其他人工智能开发者考虑负责任地部署这类技术?

模型探索(Model Exploration): 服务于API的模型具有各种尚未探索的功能。对许多领域的调查感到兴奋,包括模型的局限性、语言属性、常识推理以及许多其他问题的潜在用途。

鲁棒性(Robustness): 生成模型具有不均匀的能力表面,可能在能力上有出乎意料的强大和出乎意料的弱点。大型生成模型对于提示中的“自然”扰动(例如以不同方式或有/无拼写错误表达相同想法)有多么稳健?能否预测大型生成模型更可能具有鲁棒性(或不具有鲁棒性)的领域和任务类型,并且这与训练数据有何关系?有没有技术可以用来预测和减轻最坏情况的行为?在少量样本学习的情况下,如何衡量鲁棒性(例如在提示变体中)?能否训练模型,使其以非常高的可靠性满足安全性属性,即使在对抗性输入下也是如此?

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