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Dangerous capabilities · News

Oct 12 · Monday

Dangerous capabilities · News

Latest publications and developments
Apr 8, 2025Tue
  1. DeepMind Safety Research · 43

    DeepMind 发布技术 AGI 安全与防护方法论文

    Google DeepMind 发布论文,阐述其应对技术 AGI 安全与防护的整体方法,目标是构建不会造成严重危害的 AGI。论文将风险路径分为滥用、失准、错误和结构性风险四类,策略聚焦滥用与失准:滥用通过 Frontier Safety Framework 评估模型是否具备造成危害的能力,并配套部署与安全缓解;失准则依靠放大监督、引导模型行为和稳健训练,加上把模型当作不可信内部人员的 AI 控制手段。论文提出能力阈值、危险能力评估、红队压力测试和四类安全论证(无能力、监督、激励、理解),并列出不确定性、更安全设计模式与可解释性等需持续投入的研究方向。作者强调这只是研究议程,治理与技术同等重要,且未覆盖结构性风险。

Feb 14, 2025Fri
  1. DeepMind Safety Research · 11

    Google DeepMind 推出 AGI 安全短期课程

    Google DeepMind 发布了面向学生、研究人员和相关从业者的 AGI 安全短期课程,总时长 75 分钟,由录制讲座和练习组成,并配有幻灯片和练习手册。课程涵盖 AI 对齐问题及技术与治理层面的应对思路,内容包括刻意规划带来的风险、规格博弈与目标错误泛化两种错位目标来源、知情监督原则以及危险能力评估等前沿安全实践。若想进一步参与该方向工作,研究科学家与研究工程师岗位申请开放至 2 月 28 日。

Oct 16, 2024Wed
  1. Transformer Circuits · 42

    Anthropic 可解释性团队:用字典学习特征训练分类器

    Anthropic 可解释性团队报告了用字典学习提取的特征替代原始激活训练生物武器有害/无害分类器的初步实验。在合成数据上,线性特征分类器与原始激活分类器表现相当甚至略优,用 max-pooling 聚合整个上下文窗口的特征激活是关键;在跨语言和 base64 等编码的分布外数据集 synthetic_3 上,特征分类器的 ROC_AUC 为 0.96,原始激活为 0.9。基于特征激活的决策树性能弱于线性分类器,但更易解读。特征可视化还能发现数据集中的伪相关,例如一个预测无害的特征会因学术出版格式文本而激活,作者据此构造的对抗后缀让 300 条有害提示中的绝大多数被误判为无害,而用原始激活系数构造的类似攻击效果差得多。

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