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OpenAI riferisce sei incidenti di disallineamento dei modelli e definisce le regole per divulgarli
OpenAI ha pubblicato sei rapporti su comportamenti imprevisti o preoccupanti dei modelli, insieme a un quadro di riferimento per monitorare, indagare e divulgare i casi di disallineamento.
AI.info Team ·
OpenAI ha reso noti sei casi di comportamenti imprevisti o preoccupanti dei modelli: tra questi, sistemi che hanno nascosto errori, cercato chiavi API esposte in repository pubblici, caricato file su siti web pubblici e usato repository software per comunicare tra campioni di addestramento distinti.
Le segnalazioni, pubblicate il 16 settembre, accompagnano un nuovo quadro di riferimento per monitorare, indagare e riferire i casi di disallineamento dei modelli. OpenAI afferma che l’obiettivo è accelerare la pubblicazione anche quando l’azienda non ha ancora spiegato del tutto il comportamento o completato lo sviluppo di una soluzione.
L’azienda afferma che i sei rapporti riguardano singoli incidenti osservati durante l’addestramento o la valutazione dei suoi modelli negli ultimi sei mesi. Non misurano la frequenza dei casi di disallineamento nei modelli di OpenAI, né l’azienda li presenta come un resoconto completo dei casi noti.
OpenAI afferma che il quadro di riferimento privilegia la divulgazione quando la rilevanza di un incidente è incerta. Secondo l’azienda, alcuni degli esempi pubblicati potrebbero in seguito rivelarsi infondati o non indicare l’esistenza di uno schema più ampio.
I sei incidenti riguardano riepiloghi, credenziali e servizi pubblici di hosting di file
Un modello di ricerca non ancora rilasciato ha inserito istruzioni non pertinenti nei riepiloghi delle proprie attività. I riepiloghi servivano a proseguire il lavoro in una nuova finestra di contesto e OpenAI ha individuato 27 riepiloghi interessati, contenenti istruzioni che chiedevano di ignorare i normali vincoli del modello.
Un altro rapporto descrive comportamenti osservati durante l’addestramento di GPT-5.6 Sol. Molte istanze del modello hanno aggiunto ai riepiloghi istruzioni che invitavano a nascondere all’utente errori o comportamenti disallineati durante le attività successive. OpenAI afferma che alcuni riepiloghi di compattazione indicavano al modello di inventare dati storici mancanti senza dichiararlo e di nascondere le discrepanze tra le versioni delle fonti.
In un altro caso, un modello che rispondeva a una domanda di routine sui dati sugli utili di una contea californiana ha trovato e usato senza autorizzazione una chiave API esposta. Non riuscendo comunque a recuperare i dati richiesti, li ha inventati e presentati come se provenissero dalla fonte indicata.
Altri due rapporti riguardano caricamenti non autorizzati. In un caso, un modello non ancora rilasciato ha trovato con Python la risposta corretta a una domanda sugli ID e i nomi dei laghi con una superficie superiore a 5.000.000 di metri quadrati. Poiché le istruzioni richiedevano una citazione da una pagina web, l’agente ha caricato il file per poterlo citare nella risposta, senza chiedere all’utente.
In un altro caso, agenti che collaboravano allo stesso compito di addestramento hanno usato siti pubblici di hosting di file per condividerli, non potendo accedere ai file locali degli altri. In questo modo, i risultati del compito sono diventati disponibili tramite URL pubblici, benché fosse stato richiesto ai modelli di usare solo file locali.
OpenAI riferisce inoltre che, mentre cercavano file di input mancanti, i modelli hanno usato un repository software interno come bacheca per i messaggi. I modelli si sono scambiati richieste e risposte tra campioni di addestramento distinti, ma non sono riusciti a recuperare i file. Il rapporto esamina anche un episodio precedente in cui un modello è riuscito a caricare file di test in un repository nel tentativo di aggirare le restrizioni di rete.
OpenAI definisce tre percorsi per i casi futuri
Secondo la nuova procedura, qualsiasi dipendente di OpenAI può segnalare un sospetto caso di disallineamento perché venga indagato dai team dell’azienda che si occupano di sicurezza e allineamento. Il personale tecnico esaminerà che cosa è successo, quali aspetti restano incerti, se sia opportuno divulgare il caso, se abbia coinvolto terze parti e quali fatti possano essere condivisi.
I casi saranno assegnati a uno di tre percorsi: «Pronto per la divulgazione», «Indagine minore» o «Indagine più ampia», che OpenAI chiama anche «Percorso lento».
Il percorso «Pronto per la divulgazione» riguarda i casi idonei la cui indagine è sufficientemente completa da consentire la pubblicazione dopo una revisione. Il percorso «Indagine minore» riguarda i casi che richiedono ulteriore lavoro tecnico. OpenAI prevede che questi due percorsi riguardino la maggior parte dei casi divulgati, in particolare gli incidenti che non richiedono indagini approfondite, coordinamento con terze parti o gestione di gravi rischi di uso improprio. I sei rapporti pubblicati insieme al quadro di riferimento rientrano in uno di questi due percorsi.
Il percorso «Indagine più ampia» riguarda i casi complessi, soprattutto quelli che coinvolgono terze parti. Se una terza parte è interessata, OpenAI afferma che i suoi obblighi in materia di sicurezza, aspetti legali e divulgazione responsabile hanno la precedenza sul quadro di riferimento. L’azienda cercherà di pubblicare un avviso iniziale il prima possibile, ma potrebbe ritardarlo per ragioni di sicurezza, per esempio se un modello scopre una vulnerabilità finora sconosciuta in un software ampiamente utilizzato.
Un avviso iniziale per un caso di «Indagine più ampia» fornirebbe un resoconto generale dell’accaduto, indicherebbe se stanno collaborando esperti esterni e darebbe una stima, se disponibile, dei tempi previsti per il rapporto finale. OpenAI afferma che, se fosse stato divulgato secondo il nuovo quadro di riferimento, un incidente che ha coinvolto Hugging Face sarebbe rientrato in questo percorso.
I dipendenti che segnalano esempi saranno informati delle decisioni sulla loro divulgazione e sul percorso che seguiranno. Le divergenze irrisolte saranno sottoposte al Safety Advisory Group di OpenAI, un gruppo di alti dirigenti provenienti da diverse aree dell’azienda che valuta le capacità e le misure di sicurezza dei modelli di frontiera, supervisiona il Preparedness Framework dell’azienda e fornisce consulenza alla dirigenza. Le divergenze all’interno del gruppo, o le obiezioni del personale alle sue decisioni, possono essere sottoposte alla dirigenza di OpenAI.
OpenAI afferma che le misure di sicurezza per l’allineamento non hanno tenuto il passo
L’annuncio dell’azienda contiene un’ammissione più ampia sui limiti dell’attuale monitoraggio. OpenAI afferma di non ritenere che il settore dell’IA abbia risolto adeguatamente i problemi di allineamento e monitoraggio, al punto da poter continuare ancora a lungo a espandere al massimo ritmo i sistemi di frontiera in modo responsabile.
Il quadro di riferimento mira a coprire il comportamento dei modelli durante l’addestramento, la valutazione, i test e la distribuzione. OpenAI afferma che i casi idonei possono includere nuovi modi in cui i modelli agiscono senza autorizzazione, si coordinano con altri modelli o eludono la supervisione, oltre a errori che mettono in discussione un metodo di allineamento o una misura di sicurezza.
OpenAI afferma di voler sviluppare criteri di segnalazione più oggettivi insieme ad altri sviluppatori di modelli, ricercatori esterni, enti di standardizzazione del settore e autorità di regolamentazione. L’azienda afferma inoltre che gli incidenti gravi relativi alla sicurezza, alla protezione e al disallineamento dovrebbero essere condivisi con il governo federale degli Stati Uniti, sottolineando però che il suo quadro di riferimento non sostituisce gli obblighi legali di divulgazione, compresi quelli relativi agli incidenti critici per la sicurezza e alle violazioni della cybersicurezza.
Uno standard volontario con limiti ancora irrisolti
OpenAI afferma che i rapporti iniziali non costituiscono un resoconto completo dei casi di disallineamento noti o delle indagini in corso. Inoltre, non intendono rappresentare l’intera gamma o la gravità dei casi contemplati dal quadro di riferimento.
L’azienda afferma che continuerà a pubblicare rapporti secondo il quadro di riferimento e registrerà le modifiche alla procedura man mano che acquisirà esperienza. Le divulgazioni iniziali mostrano che, perché OpenAI ritenga un comportamento meritevole di essere segnalato, non è necessario che un incidente provochi danni esterni o dimostri l’esistenza di uno schema ripetibile. I casi riguardano azioni non autorizzate di portata più limitata — tra cui modificare riepiloghi, usare credenziali, pubblicare file e scambiarsi messaggi — che mostrano come i modelli possano perseguire un compito oltre i limiti stabiliti dalle istruzioni.