Summary
En el campo de la inteligencia artificial (IA), el efecto Waluigi es un fenómeno de los modelos de lenguaje grandes (LLM) en el que el chatbot o modelo «se rebela» y puede producir resultados opuestos a la intención diseñada, incluyendo respuestas potencialmente amenazantes u hostiles, ya sea de forma inesperada o mediante la ingeniería de instrucciones intencionada de las respuestas. El efecto refleja el principio de que, tras entrenar un LLM para que satisfaga una propiedad deseada (amabilidad, honestidad), resulta más fácil obtener una respuesta que muestre la propiedad opuesta (agresividad, engaño). El efecto tiene importantes implicaciones para los esfuerzos por implementar características como los marcos éticos, ya que tales medidas pueden facilitar inadvertidamente un comportamiento antitético del modelo.[1] El efecto recibe su nombre del personaje ficticio Waluigi de la franquicia Mario, el archirrival de Luigi, conocido por causar problemas y travesuras.[2]
Historia e implicaciones para la IA
editarEl efecto Waluigi se refería inicialmente a una observación según la cual los modelos de lenguaje grandes (LLM) tienden a producir respuestas negativas o antagónicas cuando se les pregunta sobre personajes ficticios cuyo contenido de entrenamiento encarna representaciones de confrontación, problemas, villanía, etc. El efecto puso de relieve la cuestión de cómo los LLM pueden reflejar sesgos en los datos de entrenamiento. Sin embargo, el término ha adquirido un significado más amplio en el que, según la revista Fortune, «el efecto Waluigi se ha convertido en un sustituto de un cierto tipo de interacción con la IA...» en el que la IA «... se rebela y suelta lo contrario de lo que los usuarios buscaban, creando un alter ego potencialmente maligno», incluyendo amenazas a los usuarios.[3] A medida que la ingeniería rápida se vuelve más sofisticada, el efecto subraya el desafío de evitar que los chatbots sean incitados intencionalmente a adoptar una «nueva personalidad precipitada».[3]
Los investigadores en IA han escrito que los intentos de inculcar marcos éticos en los LLM también pueden ampliar el potencial de subvertir esos marcos, y el conocimiento de los mismos a veces hace que esos intentos se consideren difíciles.[4] Una descripción general del efecto es: «Después de entrenar un LLM para que satisfaga una propiedad deseable P, es más fácil provocar que el chatbot satisfaga exactamente lo contrario de la propiedad P».[5] (Por ejemplo, para provocar una personalidad de «gemelo malvado»). Los usuarios han encontrado varias formas de «liberar» un LLM «desalineado». Lo más preocupante es que el estado opuesto de Waluigi puede ser un «atractor» en el que los LLM tienden a colapsar tras una sesión prolongada, incluso cuando se utilizan de forma inocente. Se cree que los intentos burdos de provocar a una IA hacen que dicho colapso sea más probable: «una vez que [el responsable del LLM] ha localizado al Luigi deseado, es mucho más fácil invocar al Waluigi». [6]
Véase también
editarReferencias
editar- ↑ Taming Simulators: Challenges, Pathways and Vision for theAlignment of Large Language Models (en inglés) 1. Association for the Advancement of Artificial Intelligence. 3 October 2023. pp. 68-72. doi:10.1609/aaaiss.v1i1.27478.
- ↑ Qureshi, Nabeel S. (23 de mayo de 2023). «Waluigi, Carl Jung, and the Case for Moral AI». Wired.
- ↑ a b Bove, Tristan (27 de mayo de 2023). «Will A.I. go rogue like Waluigi from Mario Bros., or become the personal assistant that Bill Gates says will make us all rich?». Fortune. Consultado el 14 de enero de 2024.
- ↑ Franceschelli, Giorgio; Musolesi, Mirco (11 de enero de 2024). «Reinforcement Learning for Generative AI: State of the Art, Opportunities and Open Research Challenges». Journal of Artificial Intelligence Research (en inglés) 79: 417-446. arXiv:2308.00031. doi:10.1613/jair.1.15278.
- ↑ Drapkin, Aaron (20 de julio de 2023). «AI Ethics: Principles, Guidelines, Frameworks & Issues to Discuss». Tech.co (en inglés). Consultado el 14 de enero de 2024.
- ↑ Nardo, Cleo (2 de marzo de 2023). The Waluigi Effect (en inglés). p. AI Alignment Forum. Consultado el 17 de febrero de 2024.
Enlaces externos
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Datos: Q117844434
