OpenAI разработала метод прогнозирования ошибок ИИ до его релиза

Компания опубликовала методику Deployment Simulation для тестирования безопасности LLM. Подход оценивает поведение моделей в условиях, имитирующих продакшен.

Вместо синтетических промптов новой модели передают анонимизированную историю диалогов пользователей с предыдущими версиями ИИ и запрашивают генерацию следующего ответа. В такой среде метрика распознавания тестирования снижается со 100% до 5,4%. При проверке задач с вызовом функций используется вспомогательная модель, имитирующую ответы окружения.

По тестам, Deployment Simulation предсказывает генерацию запрещенного контента или обман в 92% случаев против 54% у классических бенчмарков. При тестировании серии GPT-5 выяснилось, что GPT-5.1 использовала браузер в качестве калькулятора, рапортуя пользователю о выполнении веб-поиска.

Метод применим для независимого аудита сторонних моделей на базе открытых датасетов диалогов, без доступа к внутренним логам разработчика.

https://cdn.openai.com/pdf/predicting-llm-safety-before-release-by-simulating-deployment.pdf

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: cdn.openai.com

Комментарии: