[隐私政策] Openai偏好哪些内容研究学术还是其他的

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？