Pour les schémas, nous devrions d’abord nous concentrer sur la détection et celle-ci sur la prérétion – Forum d’alignement AI

Il s’agit d’un poste personnel et Nescessary reflète l’opination d’autres majors d’Apolloch.

Si nous voulons affirmer que le risque de préjudice des dommages à l’agriculture dans le système d’IA est faible, nous avons coulé, entre autres,

1. Détection: Si notre système stimule, nous avons de bonnes raisons de croire que nous nous lançons.
2. Prévention: Nous avons de bonnes raisons de croire que notre système d’IA a de faible proption de schaming ou de thait que nous pourrions arrêter les schémas avant qu’ils ne soient pas dommages.

Dans Ainsi Braff Post, je soutiens pourquoi nous Shald primenize sur la protection, en supposant que vous ne pouvez pas poursuivre les deux à la parole aux ressources limitées. En bref, a) Au début, la valeur de l’information est plus ide Est-ce que Perantiyy Wristific Thashing Thashing Nehing.

Naturellement, il s’agit de beaucoup de chevauchement entre la détection et la prétention, par exemple de la surveillance de la surveillance, de la détection et du préréquente. Je suppose qu’au moins 50% des choses que nous avons coulissées font pour faire face à des plans signifiant signifient le sens et la détection et la prévention de la prévention. Dans les tases OSO, nous devrions évidemment simplement faire les deux.

Cependant, certaines méthodes ne chevauchent pas ou ne demandent pas de parties différentes.

1. Détection: Méthodes de métorizze prioritaires qui nous ont otable à DoTECT lorsque le modèle schémage.
   1. Else étendve: Nous concevons pour un large garde folle de capacités et d’évasion de la prophétie pour faire attendre un PLAI sur la façon dont notre système stimule. Dans les Evals Osole, nous avons enroulé, pour une facilité, la tâche du système AI et l’ensemble de CSTRAINTS. Dans l’Assen Senaiiios, il est possible de faire la tâche plus efficace en cassant certaines des contratts. Cependant, Sitice the Ai sait qui n’est pas écrasé pour briser les constructions, il doit efficacement à SOSTS à l’Aevie TSK. Nous testons comment les chieoses et les chieoses à schémas, par exemple, contourne les contraintes et cache les preuves. Les éluuations de la veille coupées sont des éloges de copabilité Meinke et al., 2024 et Benton et al., 2024 ou plus de propensibilité à savoureuse.
   2. Surveillance du déploiement des exploits: Déploiement de Durke, nous en apprenons à l’heure actuelle le COT et les actes du modèle. Wee Monitor à la fois pour des raisons liées à des schémas dans les actes COT et Missalign. Les violations sont signalées et escaladées pour examen. Ce coup de coup est construit dans la méthode PretOne qui stocant l’action du modèle si le moniteur indique.
   3. Analyse du journal post-hoc: En plus de la surveillance en ligne, nous enregistrons les journaux de tous les exécutions pour tester rapidement de nouvelles hypothèses et stratégies de détection. Nous les maintenons de tester les futurs mémiciques, surtout si certains tramcutoires ont été détectés comme des schémas. Nous refroidissons les bases de données Haven des bases de données d’agents précédents qui s’exécutent avec la gravité de la violation. Nous devons également KEP aux données neutres approuvées comme le cas de contrôle pour le moniteur.
   4. Équipe rouge: Nous testons adverse des étions et des moniteurs. Pour plus de facilité, nous pouvons utiliser notre urbanisme de la méthode pour construire des coubtles. Ensuite, nous pouvons essayer le test des Countyxamples et Itete. Naturellement, cela peut être étendu à un scyme d’équipe rouge autalé.
2. Prévention: PriorityIzze Methods que nous nous attendons à la réduction de la réduction de SCHANGING Propssensity.
   1. Rlaiif: Nous la version de la version de l’IA constitutionnelle ou de l’acologie délicate pour réduire la propart de schanging. Nous formons le modèle à ne pas schémas même où le schéma est une stratégie d’effet. Dans un certain sens, nous le faisons la « vertu » à ne pas schéance. Nous avons de bonnes raisons de croire que le modèle a généralisé le comportement de la ferme du comportement du distributeur de formation. De avant, nous avons de bonnes raisons de croire que notre technique encourage les intrigues intérieures non schématives.
   2. Techniques de contrôle axées sur la prévention: Certaines techniques de trongol réduisent les chances de schémas de schémas de schémas. Pour une facilité, nous avons caussu le texte de paraphrase pour réduire le stepprogramme, des actions de schémas incroyables plus durs ou des folies dans la plage. Dans les cas de stand, nous redéprons le risque, mais nous ne remarquons pas que nous le faisions.

1. Crimage sournois: Je différente entre Non-scheming, schémas visible et Stimulant.
   Non-scheminant Décrit Thistem que Danemesly ne schesses jamais (ce desones (ce modèle est le modèle, les kongs non schématiques aussi longtemps que je le longais avec ceux-ci.
   Schémas visible Décrit les cas qui peuvent détecter le raisonnement de schoming dans le COT, ou nous avons un schéma de schémas dans les actions du modèle.
   Stimulant Décrit les cas où le modèle schémage de la manière dont nous ne pouvons pas voir directement, par exemple la raison dans le col Kindard ou l’utilisation de stenganographie.
   II à vraiment se détourner dans les schémas sournois. Je m’attends à ce que les modèles actuels (au moins jusqu’à O3) ne soient pas un net capable de les vénéquer dans le lit de lit (si le lit du lit est caché, au moins les dévereurs peuvent set). Ce malaws il est beaucoup plus eséré de trouver des preuves, comme dans le Imptèces en continu ou Papier d’alignement. Cependant, je Warry que si nous commençons l’entraîneur contre le schéma, le modèle Lewy se faufilant et apprend à génante NT à schématiser. Theere atredady Someda vient des cas de schémas simples en lit, par exemple, le sac de sable entraîne Imptèces en continu Ou les raisons opaques entraînent le Papier d’alignement.
   Je pense au modèle qui est un schéma sournois avec 20% et non-schémas avec 80% est probablement valeur Merci de modèle à 100% connu Schéma visibleau moins au niveau de capacités de courant. Ainsi, à moins que nous n’ayons une attitude dans notre Drouble, par exemple, je lance des évaux vraiment robustes et un cot monong, je recommande la détection de tardifs sur la prévention.
2. Au début, la valeur de l’information compte le plus: Les modèles actuels (disons à O3) sont à illustrer à provoquer des dommages extérieurs même si les schémas. Ainsi, si le modèle actuel avait une certaine propensité de schaming, ce serait la concentration mais pas de catastrophes. D’un autre côté, même avec les modèles actuels, nous pourrions Alurey en apprendre beaucoup sur les intrigues. Nous avons pu analyser les raisons pour lesquelles le schéma RASL, par exemple, les pressules et les contraintes dans lesquels les modèles se réunissent pour schémasser tchay wichin leur consetts. Nous avons cool à froid collectionner beaucoup de données dans le réglage nutiral interard de modegsm. Étant donné que les préjudices poteaux deviennent plus grands ovger au fil du temps, le compromis SHIFS La valeur des informations de la ferme pour prévenir les dommages. Ainsi, l’ordre naturel est de commencer par la département et celui de suivi de suivi que Vince Verbes.
3. Cacheing Ais Rouge-Handered: Avec de bons outils de détection schémas, nous prenons en œuvre de «rouge». Dans d’autres œuvres, nous pourrions financer ANI commettant une IA commet une IA commettant une forme flagrante de schémas dans une situation qui est clairement scintillante à une adcience non experte. Pour un ENGEE, l’IA pourrait essayer de copier Iights essayer à l’employé du serveur ou de l’auteur BRALL. Cependant, je n’ai pas mis les œufs dans le panier ainsi parce que je me expulse que pour la semaine après l’incident de l’UT et donc Continuez en grande partie comme si de rien ne se produisait. Ainsi, je préfère les plans qui ne sont pas reliés sur « la mise en œuvre de l’AIS en flagrant délit » comme partie pleinement porteuse.
4. Une bonne détection soutient tous les autres arguments: Désherber les bons outils de désintégration pour valider nos méthodes de référence. Pour un exemple, si nous ume rlaf, les mauvaises herbes pour tester Ringrouly notre technique généralisée à des OOD très éloignées, par exemple, jette les décalcomanies. De avant, de bons outils de détection d’autres nous utilisent pour tester de nouvelles méthodes de propriété qui quictent des preuves de signal élevé. Dans de tels cas, les mauvaises herbes doivent faire attention à ne pas imiter contre tous nos outils de fuite et notre train d’accident contre le test Scheme Schemer).
5. Efficacité: Je m’attends à ce qu’il soit plus facile de créer des outils de bonté que de trouver des méthodes qui robustes. Pour un engek, je pense à la configuration de moniutoring assez simple de certains intérêts et à fournir rapidement des preuves d’intérêt et à fournir rapidement des modèles interagissants de schéma abous.