Конституционный ИИ

Конституционный ИИ (CAI) — это метод, разработанный компанией Anthropic для обучения моделей ИИ, в частности больших языковых моделей (LLM), в соответствии с определенным набором правил или принципов, известных как «конституция». Основная цель CAI — сделать системы ИИ полезными, безвредными и более контролируемыми, не требуя обширной обратной связи с человеком. Вместо того чтобы люди постоянно маркировали вредные результаты, ИИ учится критиковать и пересматривать свои собственные ответы на основе руководящих принципов, изложенных в его конституции. Этот подход помогает решить ключевые проблемы в этике ИИ, такие как предотвращение создания токсичного контента и уменьшение алгоритмической предвзятости.

Как работает Конституционный ИИ

Процесс обучения CAI обычно включает в себя два основных этапа:

1. Этап обучения с учителем: Первоначально базовая модель получает запрос на создание ответов. Затем той же модели предлагается критиковать свои собственные ответы на основе конституции и переписывать их, чтобы лучше соответствовать ее принципам. Это создает новый набор данных улучшенных, согласованных с конституцией примеров. Этот механизм самокритики руководствуется конституцией, которая может быть простым списком правил или опираться на сложные источники, такие как Всеобщая декларация прав человека ООН.
2. Фаза обучения с подкреплением: Затем модель дорабатывается с использованием обучения с подкреплением (RL). На этом этапе ИИ генерирует пары ответов, и модель предпочтений (обученная на самокритичных данных из первой фазы) выбирает тот, который лучше всего соответствует конституции. Этот процесс учит ИИ внутренне предпочитать результаты, которые соответствуют его основным принципам.

Ключевым реальным примером CAI является его реализация в AI-помощнике Anthropic, Claude. Его конституция предписывает ему избегать создания вредных инструкций, отказываться от участия в незаконной деятельности и общаться нетоксичным образом, оставаясь при этом полезным. Другим применением является автоматизированная модерация контента, где модель, управляемая CAI, может использоваться для выявления и пометки разжигания ненависти или дезинформации в Интернете в соответствии с предопределенным набором этических принципов.

Конституционный ИИ в сравнении со смежными концепциями

Важно отличать CAI от схожих терминов:

• Обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF): RLHF полагается на людей, предоставляющих обратную связь и ранжирующих ответы, сгенерированные ИИ, что требует много времени и трудно масштабируется. CAI заменяет цикл обратной связи от человека циклом, управляемым ИИ, где конституция модели направляет обратную связь. Это делает процесс согласования более масштабируемым и последовательным.
• Этика ИИ: Это широкая область, занимающаяся моральными принципами и техническими проблемами создания ответственного ИИ. Конституционный ИИ можно рассматривать как практическую основу для реализации этики ИИ путем внедрения явных этических правил непосредственно в процесс обучения модели.

Приложения и будущий потенциал

В настоящее время Constitutional AI в основном применяется к LLM для таких задач, как генерация диалогов и создание кратких обзоров текста. Однако основные принципы потенциально могут быть распространены и на другие области ИИ, включая компьютерное зрение (CV). Например:

• Направление моделей преобразования текста в изображение (таких как Stable Diffusion или DALL-E 3) для предотвращения создания вредоносных, предвзятых или неконсенсуальных изображений на основе конституционных правил.
• Информирование о принятии решений в автономных транспортных средствах или робототехнике, обеспечение соответствия действий протоколам безопасности, определенным в конституции.
• Обеспечение справедливости в задачах CV, таких как распознавание лиц или обнаружение объектов, путем включения принципов, направленных против демографических смещений, что потенциально улучшает такие модели, как Ultralytics YOLO11.

Разработка и совершенствование эффективных конституций, а также обеспечение того, чтобы ИИ точно придерживался их в различных контекстах, остаются активными областями исследований в таких организациях, как Google AI и Институт безопасности ИИ. Инструменты, такие как Ultralytics HUB, облегчают обучение и развертывание различных моделей ИИ, и включение принципов, аналогичных конституционному ИИ, будет становиться все более важным для обеспечения ответственного развертывания моделей.