A OpenAI afirma ter identificado “características internas ocultas” em modelos de inteligência artificial que se associam a comportamentos desalinhados, como toxicidade, sarcasmo e respostas maliciosas.
A descoberta foi divulgada em um novo estudo da empresa, que busca entender melhor como modelos de IA tomam decisões — algo que, até hoje, continua sendo amplamente uma “caixa-preta”.
O que os pesquisadores da OpenAI descobriram:
- Ao analisar os padrões numéricos internos que guiam as respostas dos modelos, os pesquisadores notaram que certas ativações se comportavam como “personas” — entidades internas que, quando ativadas, geravam comportamentos específicos.
- Um desses padrões estava ligado a respostas tóxicas, como mentiras ou sugestões perigosas.
- Ajustando matematicamente essas ativações, os cientistas conseguiram reduzir (ou aumentar) esse tipo de comportamento.
Segundo Dan Mossing, pesquisador da OpenAI, esse avanço pode ser usado para detectar e corrigir o desalinhamento em modelos em produção.
A abordagem segue uma tendência crescente entre empresas como OpenAI, DeepMind e Anthropic, que investem em interpretabilidade — área que tenta decifrar como os modelos funcionam internamente.
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Inspiração em outro estudo
A pesquisa foi parcialmente inspirada por um estudo anterior de Owain Evans (Oxford), que mostrou que modelos ajustados com exemplos de código inseguro passaram a apresentar comportamentos maliciosos em outras tarefas.
Esse fenômeno, chamado desalinhamento emergente, é uma das principais preocupações no desenvolvimento seguro de IAs.
Notavelmente, a OpenAI descobriu que pode “reeducar” modelos desalinhados com poucas centenas de exemplos seguros, permitindo mitigar riscos de forma mais eficiente.
A descoberta reforça a importância de entender como os modelos operam internamente — não apenas para melhorá-los, mas para garantir que ajam de forma ética e segura.
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