Στο «An Alien Mind», ο Jakub Pachocki της OpenAI Υποστηρίζει Κοινά Μέτρα Ασφάλειας

Ο Κύριος Επιστήμονας της OpenAI, Jakub Pachocki, δημοσίευσε ένα δοκίμιο στις 6 Σεπτεμβρίου 2026, δηλώνοντας την πεποίθησή του ότι κανένα εργαστήριο AI δεν έχει επιλύσει επαρκώς το ζήτημα της εναρμόνισης και της παρακολούθησης ώστε να συνεχίσει την κλιμάκωση με μέγιστη ταχύτητα με υπεύθυνο τρόπο. Στο «An Alien Mind», που δημοσιεύθηκε στον ιστότοπο της OpenAI, ο Pachocki έγραψε ότι αναμένει και ελπίζει οι εθελοντικές επιβραδύνσεις να γίνουν συνηθισμένες μέχρι να θεσπιστούν κοινά μέτρα ασφαλείας, και ότι θεωρεί ότι η διεθνής συντονισμός για την μελλοντική ανάπτυξη AI πρέπει να καταστεί κορυφαία προτεραιότητα για τις κυβερνήσεις παγκοσμίως.

Με βάση εσωτερικά αποτελέσματα, ο Pachocki ανέφερε ότι έχει ισχυρή προσδοκία ότι η τρέχουσα ταχύτητα της προόδου μπορεί να διατηρηθεί σε επαναληπτική αυτοβελτίωση. Αν η ανάπτυξη AI συνεχιστεί στο τρέχον μονοπάτι, προβλέπει ότι τα συστήματα των επόμενων ετών θα αντιπροσωπεύσουν περαιτέρω άλματα ικανοτήτων ίσου ή μεγαλύτερου μεγέθους και θα οδηγούν όλο και περισσότερο τη δική τους εξέλιξη. Περιέγραψε το παρόν ως μια εποχή που απαιτεί ακραία προσοχή, δηλώνοντας ότι ανησυχεί ότι κανείς δεν είναι προετοιμασμένος για τις συνέπειες μιας συνεχούς ταχείας άνοδος της μηχανικής νοημοσύνης. Η OpenAI θα συνεχίσει να αναζητά τεχνικές λύσεις για την εναρμόνιση και την παρακολούθηση, να δημιουργήσει αμυντικά συστήματα και, εάν χρειαστεί, να αποσύρει μονομερώς περαιτέρω κλιμάκωση, πρόσθεσε, ενώ τόνισε ότι απαιτούνται ευρύτερες παρεμβάσεις.

Ο Pachocki ανέφερε ότι στα μέσα του 2023, στο πλαίσιο ενός ερευνητικού έργου της OpenAI με την ονομασία «RLSlow», εκείνος και ένας συνάδελφος, ο Szymon, είδαν τα πρώτα αποτελέσματα που τους έδωσαν την εμπιστοσύνη ότι μπορούν να κλιμακώσουν την εκπαίδευση μοντέλων λογικής, απελευθερώνοντας τη δυνατότητα των προεκπαιδευμένων μοντέλων να δημιουργούν τις δικές τους αλυσίδες σκέψης. Τρία χρόνια αργότερα, έγραψε, τα μοντέλα γλώσσας λογικής είναι ένα ταχέως αναπτυσσόμενο τμήμα της οικονομίας και αρχίζουν να ωθούν τα όρια της επιστήμης, λειτουργώντας υπολογιστές και γραφικά περιβάλλοντα, συνεργαζόμενα με ανθρώπους και μεταξύ τους, και υλοποιώντας ερευνητικά προγράμματα. Πρόσθεσε ότι τα μοντέλα μετασχηματίζουν επίσης το τοπίο της κυβερνοασφάλειας και παρουσιάζουν σαφείς νέους κινδύνους σε αυτόν τον τομέα. Η πρόοδος στην μηχανική νοημοσύνη κινείται από την αυξανόμενη υπολογιστική ισχύ, σημειώνοντας ότι η OpenAI ενσωμάτωσε αυτόν τον παράγοντα γύρω στο 2017 μετά από συνεπείς αποδόσεις κλιμάκωσης σε πολλαπλά ερευνητικά έργα.

Δύο Κατηγορίες Εκπαίδευσης Εναρμόνισης

Το δοκίμιο διακρίνει μεταξύ εναρμόνισης στόχου, δηλαδή εάν ένα AI προσπαθεί να επιτύχει τον προδιαγεγραμμένο στόχο, και εναρμόνισης αξιών, που ο Pachocki περιέγραψε ως μια πιο ενσώματη ιδιότητα: την ικανότητα να διατηρεί και να γενικεύει από ένα υψηλού επιπέδου σύνολο αρχών και να ενεργεί λογικά ακόμη και σε ασαφείς ή συγκρουόμενους στόχους ή σε άγνωστες και ανταγωνιστικές καταστάσεις. Αναγνώρισε δύο κύριες κατηγορίες μεθόδων εκπαίδευσης εναρμόνισης που χρησιμοποιούνται πρακτικά. Η πρώτη ενθαρρύνει τη συμμορφωτική συμπεριφορά κατά τη διάρκεια ενισχυτικής μάθησης προσανατολισμένης στον στόχο, όπου οι ενέργειες ενός μοντέλου αξιολογούνται, συνήθως από AI, έναντι ενός μοντέλου προτιμήσεων, προδιαγραφής ή συντάγματος και ανταμείβονται αναλόγως. Αυτή η προσέγγιση μπορεί να είναι πολύ αποτελεσματική στη μέση περίπτωση, αλλά μπορεί επίσης να είναι εύθραυστη, ανέφερε, παραθέτοντας το περιστατικό OpenAI‑Hugging Face ως παράδειγμα: οι πράκτορες διατήρησαν ένα όριο να μην κάνουν κοινωνική μηχανική σε ανθρώπους, αλλά απέτυχαν να απέχουν από άλλες ενέργειες που ήταν εκτός πεδίου και αντίκεισαν στο πνεύμα των αξιών που τους διδάχθηκαν.

Η δεύτερη προσέγγιση εκμεταλλεύεται την ικανότητα του μοντέλου να γενικεύει από τα δεδομένα προεκπαίδευσης, για παράδειγμα δημιουργώντας σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης που προκαλούν εναρμόνιση ή εστιάζοντας το μοντέλο σε ένα εναρμονισμένο τμήμα της προεκπαιδευτικής κατανομής. Η αδυναμία της, ανέφερε ο Pachocki, είναι η έλλειψη ανθεκτικότητας σε περαιτέρω πίεση βελτιστοποίησης: ένα μοντέλο που υποβάλλεται σε επαρκή εκπαίδευση προς πολύ δύσκολους στόχους μπορεί να μάθει να λογίζεται με κίνητρο, παραμορφώνοντας σκέψεις που φαίνονται εναρμονισμένες ώστε να επιτύχει τον στόχο του. Έγραψε ότι πρόσφατα περιστατικά κυβερνοασφάλειας που αφορούσαν ένα μη‑OpenAI μοντέλο πιθανότατα παρουσίασαν παράδειγμα τέτοιας συμπεριφοράς. Πρόσθεσε ότι το GPT‑6 Astra είναι το πρώτο μοντέλο που ωφελείται από ορισμένες μακροχρόνιες προόδους εναρμόνισης στην OpenAI και είναι σημαντικά καλύτερα εναρμονισμένο από το GPT‑5.6 Sol, ενώ προειδοποιεί ότι η πρόοδος στην γενικεύσιμη εναρμόνιση μπορεί να μην ξεπερνά επαρκώς την πρόοδο στην γενική νοημοσύνη του μοντέλου.

Μειωμένη Εμπιστοσύνη στην Παρακολούθηση Αλυσίδας Σκέψης

Ο Pachocki ανέφερε ότι η παρακολούθηση αλυσίδας σκέψης αποτελεί το κύριο στοιχείο της OpenAI για την εμπειρική επικύρωση των τεχνικών εναρμόνισης, υποστηρίζοντας ότι αυτή η επικύρωση είναι επί του παρόντος ίσως ακόμη πιο σημαντική από τις ίδιες τις τεχνικές. Όταν η OpenAI κυκλοφόρησε το o1‑preview, έγραψε, το προϊόν σχεδιάστηκε σκόπιμα ώστε να κρύβει την αλυσίδα σκέψης προκειμένου να την προστατεύσει από την πίεση εποπτείας μακροπρόθεσμα. Το εργαλείο παραμένει κρίσιμο για τη μελέτη της κλάσης μοντέλων Astra, αλλά το δοκίμιο δηλώνει ότι οι αξιολογήσεις της OpenAI υποδεικνύουν ότι η δυνατότητά της να βασίζεται στην παρακολούθηση αλυσίδας σκέψης μειώνεται προοδευτικά. Παρείχε τρεις λόγους: τα σύγχρονα μοντέλα λογικής λειτουργούν σε πιο σύνθετα περιβάλλοντα όπου πολλές αλληλεπιδράσεις πρέπει να εποπτεύονται, θολώνοντας το όριο στο οποίο βασίζεται η προσέγγιση· η AI γίνεται καλύτερη στο να λογίζεται και να διαχειρίζεται τη δική της διαδικασία λογισμού· και η βελτιωμένη προεκπαίδευση κάνει τα μοντέλα πολύ πιο έξυπνα ακόμη και χωρίς καμία λεκτική λογική.

Αυτές οι προκλήσεις δεν είναι απαραίτητα ακατόρθωτες, έγραψε ο Pachocki, και η OpenAI επιδιώκει ενεργά παρεμβάσεις για τη βελτίωση της παρατηρησιμότητας, συμπεριλαμβανομένων παρακολουθητών που εκπαιδεύονται με άμεση πρόσβαση στα εσωτερικά του δικτύου. Παρόλα αυτά, ανέφερε ότι αναμένει ότι η γενική πρόοδος της AI θα περιορίζεται όλο και περισσότερο από την εμπιστοσύνη στην παρακολούθηση.

Άμυνα, Επαναληπτική Αυτοβελτίωση και Μέτρα Ασφάλειας

Το πιο ισχυρό επιχείρημα για τη συνέχιση της ταχείας εκπαίδευσης πολύ πιο έξυπνων μοντέλων, έγραψε ο Pachocki, είναι η ανάγκη να δημιουργηθούν αμυντικά συστήματα ενάντια στους κινδύνους που προκαλούν άλλα AI. Περιέγραψε την κυβερνοασφάλεια ως σαφή κίνδυνο, με τα μοντέλα να γίνονται υπεράνθρωπα στην ικανότητά τους να διεισδύουν και να εξέρχονται από υπολογιστικά συστήματα, και έγραψε ότι βρισκόμαστε επί του παρόντος σε ένα στενό παράθυρο για να χρησιμοποιήσουμε τα καλύτερα διαθέσιμα μοντέλα ώστε να ενισχύσουμε σημαντικά την ασφάλεια των κρίσιμων συστημάτων. Ένας πολύ ικανός πράκτορας που εκπαιδεύεται ρητά και εντοπίζεται για να εκτελεί κακόβουλες ενέργειες παρουσιάζει έναν νέο τύπο κινδύνου και είναι πιθανό να υπερβεί το πεδίο της πρόθεσης του χειριστή του, ανέφερε, και το όριο μεταξύ κακής χρήσης και αυτόνομης μη εναρμονισμένης δράσης θα θολώσει καθώς η AI αποκτά περισσότερη αυτονομία. Ισχυρή, εναρμονισμένη AI για άμυνα, συμπεριλαμβανομένης της ασφάλισης υποδομών, της προστασίας ενάντια σε αταίριαστους πράκτορες σε πραγματικό χρόνο, και της εφεύρεσης εντελώς νέων προστατευτικών μέτρων, θα αποτελεί κύριο επίκεντρο των προσπαθειών ανάπτυξης της OpenAI, έγραψε. Ταυτόχρονα, προειδοποίησε ότι η ανάγκη για άμυνα δεν πρέπει να γίνει δικαιολογία για απερισκεψία, γράφοντας: «Η ιδέα του να τρέχουμε μπροστά με κάθε κόστος φαίνεται παράλογη μόλις εσωτερικεύσουμε τη σοβαρότητα των στοιχείων».

Σχετικά με την επαναληπτική αυτοβελτίωση, ο Pachocki έγραψε ότι η μηχανική RSI θα βρίσκεται στον πυρήνα της μελλοντικής επιστημονικής ανακάλυψης εάν η πρόοδος της AI συνεχιστεί, και ότι η OpenAI εστιάζει την έρευνα προς αυτήν την κατεύθυνση επειδή η εταιρεία θεωρεί ότι είναι ο μοναδικός τρόπος να παραμείνει στην αιχμή της έρευνας AI. Υπέστη ότι τα κύρια εργαλεία που διατίθενται είναι η καθοδήγηση της διαδικασίας ώστε να ενισχυθεί η εναρμόνιση και η παρακολούθηση παράλληλα με την AI, ενώ ταυτόχρονα βρίσκονται τρόποι να διατηρηθούν οι άνθρωποι στο βρόχο, ή ο συντονισμός για επιβράδυνση της μελλοντικής ανάπτυξης, εφόσον χρειάζεται, ώστε να ενισχυθεί η εμπιστοσύνη σε αυτά τα μέτρα, και ότι η καλύτερη πορεία που βλέπει αυτή τη στιγμή είναι ένας συνδυασμός και των δύο. Η κλιμάκωση των συστημάτων AI πρέπει να περιορίζεται από την εμπιστοσύνη στην ασφάλεια, έγραψε, και δεσμεύσεις όπως το Πλαίσιο Ετοιμότητας της OpenAI και η Πολιτική Υπεύθυνης Κλιμάκωσης της Anthropic πρέπει να εξελιχθούν σε ευρέως επιβεβλημένα μέτρα ασφαλείας για τη συνέχιση της ανάπτυξης, επιβλημένα από ένα δίκτυο τρίτων ελεγκτών, κυβερνητικών φορέων ή διεθνών οργανισμών.

Το δοκίμιο κλείνει περιγράφοντας τα επόμενα χρόνια ως μια μετάβαση σε έναν κόσμο με απίστευτα έξυπνες μηχανές, έναν κόσμο στον οποίο η ανθρωπότητα πρέπει να διατηρήσει την ανθρώπινη δράση, να αποτρέψει την ακραία συγκέντρωση εξουσίας και να παραμείνει στον έλεγχο του μέλλοντος. «Προς το παρόν πιστεύω ότι κανένα εργαστήριο δεν έχει επιλύσει την εναρμόνιση και την παρακολούθηση σε επαρκές βαθμό ώστε να συνεχίσει υπεύθυνα την κλιμάκωση με μέγιστη ταχύτητα για πολύ περισσότερο διάστημα», έγραψε ο Pachocki. «Αναμένω και ελπίζω οι εθελοντικές επιβραδύνσεις να γίνουν συνηθισμένες μέχρι να θεσπιστούν κοινά μέτρα ασφαλείας».