AI & computing › Generatieve AI & synthetische media
OpenAI worstelt met veiligheid bij nieuw topmodel dat loops gebruikt
OpenAI werkt aan een nieuw topmodel dat slimmer moet rekenen en programmeren door dezelfde berekening meerdere keren te herhalen. Die techniek levert betere prestaties op, maar maakt het voor onderzoekers moeilijker om te controleren of het model zich wel aan de regels houdt. Volgens ingewijden duurt het nog even voordat het model klaar is voor lancering.
OpenAI brengt dit jaar naar verwachting nog een of twee nieuwe AI-modellen uit, maar het is onzeker of het langverwachte "grote" topmodel daarbij zit. Dat melden medewerkers aan techsite The Information. Het model heeft nog extra werk nodig op het gebied van AI-misalignment: onderzoekers moeten eerst zeker weten dat het systeem doet wat gebruikers en OpenAI zelf bedoelen, voordat het de deur uit mag.
Er komt nog een horde bij. Door een uitvoeringsbesluit van de Amerikaanse president Trump moet OpenAI nieuwe modellen tot dertig dagen voor release al delen met de Amerikaanse overheid, en nog langer voordat het publiek ermee aan de slag kan.
Dezelfde berekening, meerdere keren
De vertraging hangt samen met een nieuwe rekentechniek die OpenAI "Recurrent Depth" noemt, en die bij onderzoekers bekendstaat als recurrente diepte. In plaats van dat een transformer-model elk woord maar één keer door zijn rekenlagen stuurt, laat OpenAI het model de berekening meerdere keren herhalen voordat het een antwoord geeft. Dat verbetert vooral prestaties op rekenen en programmeren, en maakt het mogelijk om met een kleiner, goedkoper model toch sterke resultaten te halen. De techniek wordt al gebruikt in Astra, het huidige topmodel van OpenAI, en zal ook de basis vormen onder de volgende grote release.
Het probleem: een deel van het "denkproces" van het model verdwijnt daardoor in interne wiskundige berekeningen die mensen niet meer kunnen lezen. Dat ondermijnt chain-of-thought-monitoring, de methode waarmee veiligheidsonderzoekers de redenering van een model volgen om ongewenst gedrag op te sporen. OpenAI houdt daarom bewust het aantal herhalingen in Astra beperkt, zodat de redenering leesbaar blijft. Chief scientist Jakub Pachocki waarschuwde eerder al dat dit soort controle steeds "fragieler" wordt en dat de hele sector dreigt af te stevenen op modellen zonder leesbare redenering.
Microsoft lekte per ongeluk details
Hoe de techniek in de praktijk werkt, kwam aan het licht door een misser bij Microsoft, een grote investeerder met inzage in OpenAI's technologie. Het bedrijf publiceerde een technische uitleg over GPT-6.1 Sol, een goedkoper alternatief voor Astra dat deze maand uitkwam, waarin stond dat het model met twee rekenpasses werkt in plaats van drie bij het duurdere GPT-6 Sol. Microsoft haalde de tekst na publicatie meteen weer weg.
Na een eerder veiligheidsincident rond Hugging Face verschoof OpenAI ongeveer tien procent van zijn totale rekenkracht naar veiligheidsonderzoek, goed voor honderden megawatts aan datacentercapaciteit. Bij marktprijzen zou dat jaarlijks miljarden dollars kosten. Onderzoeker Noam Brown bevestigde eerder dat ook bij zijn team ongeveer een tiende van de mensen zich met veiligheid bezighoudt.
Achtergrond & begrippen
Wat betekent dit voor de toekomst? AI-modellen worden steeds vaker slimmer door intern meerdere keren over hetzelfde probleem te 'nadenken', maar die winst gaat ten koste van het inzicht dat mensen hebben in hoe een model tot zijn antwoord komt. Dat spanningsveld tussen prestaties en controleerbaarheid wordt een centraal thema nu AI-bedrijven steeds krachtigere modellen uitbrengen.
- Looped transformer / recurrente diepte
- Een techniek waarbij een AI-model dezelfde rekenlagen meerdere keren herhaalt voor hetzelfde stukje tekst, in plaats van er maar één keer doorheen te gaan. Dit verbetert prestaties op taken als wiskunde en programmeren.
- Chain-of-thought-monitoring
- Een veiligheidsmethode waarbij onderzoekers de leesbare redenering van een AI-model volgen om te checken of het geen ongewenst gedrag vertoont.
- AI-misalignment
- De situatie waarin een AI-systeem niet precies doet wat de ontwikkelaars of gebruikers ervan bedoelen, ook al lijkt het antwoord correct.
- Transformer
- De architectuur die ten grondslag ligt aan de meeste moderne AI-taalmodellen, waarbij tekst in lagen wordt verwerkt om patronen en betekenis te herkennen.
Bronnen
Dit artikel is met behulp van AI geschreven op basis van bovenstaande bronnen en is geen letterlijke vertaling. Zo werkt onze redactie.