Конституционный ИИ стремится согласовать модели ИИ с человеческими ценностями

Искусственный интеллект (AI) быстро становится важной частью повседневной жизни. Его внедряют в инструменты для таких сфер, как здравоохранение, подбор персонала, финансы и общественная безопасность. По мере распространения этих систем всё чаще звучат опасения по поводу их этичности и надёжности.

Например, системы ИИ, созданные без учёта справедливости и безопасности, иногда выдают предвзятые или ненадёжные результаты. Это происходит потому, что многие модели пока не умеют чётко отражать человеческие ценности и следовать им.

Чтобы решить эти проблемы, исследователи изучают подход, известный как конституционный ИИ. Проще говоря, в процесс обучения модели вводят письменно зафиксированный набор принципов. Эти принципы помогают модели оценивать собственное поведение, меньше полагаться на отзывы людей и давать более безопасные и понятные ответы.

Пока этот подход применяли главным образом к большим языковым моделям (LLMs). Однако такая же структура может помочь системам компьютерного зрения принимать этичные решения при анализе визуальных данных.

В этой статье мы разберём, как работает конституционный ИИ, рассмотрим примеры из реальной жизни и обсудим его возможное применение в системах компьютерного зрения.

Рис. 1. Особенности конституционного ИИ. Изображение предоставлено автором.

Что такое конституционный ИИ?#

Конституционный ИИ — это метод обучения моделей, который задает правила их поведения с помощью четкого набора этических принципов. Эти принципы служат кодексом поведения. Вместо того чтобы позволять модели самостоятельно определять, что допустимо, ей задают письменный набор принципов, которые формируют ее ответы в процессе обучения.

Эту концепцию представила компания Anthropic, специализирующаяся на исследованиях в области безопасности ИИ. Она разработала семейство больших языковых моделей Claude и предложила этот метод, чтобы системы ИИ в большей степени могли самостоятельно контролировать принятие решений.

Вместо того чтобы полагаться только на отзывы людей, модель учится критически оценивать и улучшать собственные ответы, опираясь на заранее заданный набор принципов. Этот подход похож на правовую систему, в которой судья сверяется с конституцией, прежде чем вынести решение.

В этом случае модель одновременно выступает судьёй и учеником, используя один и тот же набор правил для проверки и улучшения собственного поведения. Этот процесс помогает лучше согласовать модели ИИ с заданными принципами и способствует созданию безопасных и ответственных систем ИИ.

Как работает конституционный ИИ?#

Цель конституционного ИИ — научить модель ИИ принимать безопасные и справедливые решения, следуя чёткому набору письменных правил. Вот краткое описание этого процесса:

• Определение конституции: Создаётся письменный перечень этических принципов, которым должна следовать модель. В конституции указано, чего ИИ следует избегать и какие ценности отражать.
• Обучение на размеченных примерах: Модели показывают примеры ответов, соответствующих конституции. Они помогают ИИ понять, как выглядит приемлемое поведение.
• Распознавание и применение закономерностей: Со временем модель начинает выявлять эти закономерности. Она учится применять те же ценности, отвечая на новые вопросы и сталкиваясь с новыми ситуациями.
• Критическая оценка и уточнение результатов: Модель проверяет собственные ответы и корректирует их на основе конституции. Этот этап самооценки помогает ей совершенствоваться, не полагаясь исключительно на отзывы людей.
• Создание согласованных и более безопасных ответов: Модель обучается на последовательных правилах, что помогает уменьшить предвзятость и повысить надёжность в реальных условиях. Такой подход позволяет лучше согласовать её поведение с человеческими ценностями и упростить управление.

Рис. 2. Обзор применения конституционного ИИ для обучения моделей.

Основные принципы этичного проектирования ИИ#

Чтобы модель ИИ следовала этическим правилам, сначала нужно чётко их определить. В конституционном ИИ эти правила основываются на наборе ключевых принципов.

Например, вот четыре принципа, лежащих в основе эффективной конституции ИИ:

• Прозрачность: Должно быть понятно, как модель пришла к ответу. Пользователь должен видеть, основан ли ответ на фактах, оценках или закономерностях. Это укрепляет доверие и помогает оценить, можно ли полагаться на результат модели.
• Равенство: ответы должны быть одинаковыми для разных пользователей. Модель не должна менять результат в зависимости от имени, происхождения или местонахождения человека. Равенство помогает предотвращать предвзятость и способствует равному отношению ко всем.
• Подотчётность: Должна существовать возможность проследить, как обучалась модель и что повлияло на её поведение. Если что-то идёт не так, команды должны уметь выявить причину и устранить проблему. Это способствует прозрачности и долгосрочной подотчётности.
• Безопасность: Модели не должны создавать контент, способный причинить вред. Если запрос может привести к рискованному или небезопасному ответу, система должна это распознать и остановиться. Это защищает и пользователя, и целостность системы.

Примеры конституционного ИИ в больших языковых моделях#

Конституционный ИИ перешёл от теории к практике и постепенно начинает использоваться в крупных моделях, взаимодействующих с миллионами пользователей. Два самых распространённых примера — большие языковые модели от OpenAI и Anthropic.

Хотя эти организации используют разные подходы к созданию более этичных систем ИИ, их объединяет общая идея: научить модель следовать набору письменных руководящих принципов. Рассмотрим эти примеры подробнее.

Подход OpenAI к конституционному ИИ#

OpenAI включила в процесс обучения моделей ChatGPT документ под названием Model Spec. Этот документ служит своего рода конституцией. В нём изложено, к чему модель должна стремиться в ответах, в том числе к таким качествам, как полезность, честность и безопасность. В документе также определено, какие ответы считаются вредными или вводящими в заблуждение.

Эту систему использовали для дообучения моделей OpenAI: ответы оценивали по тому, насколько хорошо они соответствуют правилам. Со временем это помогло настроить ChatGPT так, чтобы он выдавал меньше вредных ответов и лучше соответствовал реальным ожиданиям пользователей.

Рис. 3. Пример ответа ChatGPT с использованием Model Spec от OpenAI.

Этичные модели ИИ от Anthropic#

Первоначальная конституция Claude, которую Anthropic заменила новой версией в январе 2026 года, опиралась на этические принципы из таких источников, как Всеобщая декларация прав человека, правила платформ, например условия обслуживания Apple, и исследования других лабораторий ИИ. Эти принципы помогали обеспечивать безопасность и беспристрастность ответов Claude, а также их соответствие важным человеческим ценностям.

Claude также использует обучение с подкреплением на основе обратной связи от ИИ (RLAIF): модель проверяет и корректирует собственные ответы в соответствии с этими этическими рекомендациями, а не полагается на отзывы людей. Благодаря этому Claude со временем совершенствуется, становится лучше масштабируемым и эффективнее даёт полезные, этичные и безвредные ответы даже в сложных ситуациях.

Рис. 4. Подход Anthropic к конституционному ИИ.

Применение конституционного ИИ в компьютерном зрении#

Поскольку конституционный ИИ положительно влияет на поведение языковых моделей, возникает закономерный вопрос: может ли аналогичный подход помочь системам компьютерного зрения принимать более справедливые и безопасные решения?

Хотя модели компьютерного зрения работают с изображениями, а не с текстом, этические ориентиры для них не менее важны. Например, необходимо учитывать справедливость и предвзятость: такие системы следует обучать равному отношению ко всем и предотвращению вредных или несправедливых результатов при анализе визуальных данных.

Рис. 5. Этические проблемы, связанные с компьютерным зрением. Изображение предоставлено автором.

Сейчас применение методов конституционного ИИ в компьютерном зрении находится на раннем этапе, и исследования в этой области продолжаются.

Например, недавно Meta представила CLUE — платформу, которая применяет рассуждения по аналогии с конституционным ИИ для задач безопасности изображений. Она преобразует общие правила безопасности в точные шаги, которым может следовать мультимодальный ИИ (системы ИИ, обрабатывающие и понимающие разные типы данных). Это помогает системе рассуждать яснее и снижать количество вредных результатов.

Кроме того, CLUE делает оценку безопасности изображений эффективнее за счёт упрощения сложных правил. Модели ИИ могут действовать быстро и точно, не требуя значительного участия людей. Используя набор руководящих принципов, CLUE помогает масштабировать системы модерации изображений, сохраняя высокое качество результатов.

Главные выводы#

По мере того как системы ИИ берут на себя больше ответственности, внимание смещается с того, что они могут делать, на то, что им следует делать. Это особенно важно, поскольку такие системы применяются в сферах, напрямую влияющих на жизнь людей, например в здравоохранении, правоохранительной деятельности и образовании.

Чтобы системы ИИ действовали уместно и этично, им нужна прочная и последовательная основа. В её основе должны лежать справедливость, безопасность и доверие.

Письменная конституция может стать такой основой на этапе обучения и направлять процесс принятия решений системой. Она также может дать разработчикам основу для проверки и корректировки поведения системы после развёртывания, помогая ей и дальше соответствовать заложенным ценностям и упрощая адаптацию к новым вызовам.

Присоединяйся к нашему растущему сообществу уже сегодня! Узнай больше об ИИ, изучив наш репозиторий GitHub. Хочешь создать собственные проекты в области компьютерного зрения? Ознакомься с нашими вариантами лицензирования. Узнай, как компьютерное зрение в здравоохранении повышает эффективность, и изучи влияние ИИ в производстве на страницах наших решений!