Kısa : Bir sızıntı, Anthropic'in AI modeli Claude 3.7 Sonnet’in tam sistemini ortaya çıkararak teknik ve davranışsal ayrıntıları gözler önüne serdi. Bu, bir modelin iç talimatlarını koruması gereken güvenlik mekanizmalarının sağlamlığı ve performans, yönlendirilebilirlik, şeffaflık ve güvenlik arasındaki denge hakkında soruları gündeme getiriyor.
İçindekiler
Geçen hafta, Şubat ayında Anthropic tarafından tanıtılan hibrit akıl yürütme modeli Claude 3.7 Sonnet’in tam sistem isteği sızdırıldı. 24.000 token uzunluğunda olan bu istek, modelin beklenen davranışlarını, kullandığı etiketleri, izin verilen araçları ve kullanıcılarla karşı karşıya gelindiğinde benimsenmesi gereken duruşu ayrıntılı bir şekilde tanımlıyor.
Yapay Zekanın "iç organlarına" nadir bir bakış
GitHub’da bulunan isteğin içeriği basit bir teknik yapılandırmanın ötesine geçiyor. Hassas konularda taraf tutmaktan kaçınmak, kod parçacıkları için Markdown formatını kullanmak, gerektiğinde adım adım akıl yürütmelerini açıklamak gibi kesin davranışsal talimatlar sunuyor. Ayrıca Claude’un belirli kullanım durumları için yanıtlarını organize etmek üzere filtreleme mekanizmaları ve XML etiketleri de içeriyor.
Bu ifşa, piyasadaki en güçlü sohbet ajanlarından birinin yanıtlarını yönlendiren davranış mühendisliğini ortaya koyarken, merkezi bir soruyu gündeme getiriyor: Bir modelin iç talimatları ifşa edilebilir ve potansiyel olarak manipüle edilebilir ise, bunları korumakla yükümlü güvenlik mekanizmaları ne derece sağlam?
Anthropic ve şeffaflık iddiası
2021 yılında kardeşler Dario ve Daniela Amodei tarafından kurulan Anthropic, AI sistemlerinin güvenilirliği, yönlendirilebilirliği ve yorumlanabilirliğine odaklanan bir yaklaşımı teşvik ediyor. Şirket, İnsan Hakları Evrensel Beyannamesi'nden esinlenerek AI modellerine değerler ve ilkeler aşılamayı amaçlayan anayasal bir eğitim yöntemi olan AI anayasasını tanıttı.
Bu duruş, şeffaflık taahhüdüyle sonuçlandı: Ağustos 2024'te Anthropic, Claude 3 Haiku, Claude 3 Opus ve Claude 3.5 Sonnet’in sistem isteklerini web ve mobil kullanıcı arayüzlerinde yayımladı. Claude 3.7 Sonnet için de bu süreç devam etti ve modelin teknik yeteneklerini, değerlendirme yöntemlerini, güvenlik mekanizmalarını ve risk azaltma protokollerini ortaya koyan ayrıntılı bir belge olan "Claude 3.7 Sonnet System Card" ile desteklendi.
Model, "zeki ve nazik" bir sohbet partneri olarak tanımlanıyor ve bazı felsefi bağlamlarda özerk akıl yürütme, hatta öznel hipotezlerde bulunma yeteneğine sahip. Ancak Dario Amodei’nin "Yorumlanabilirlik Aciliyeti" başlıklı blog yazısında belirttiği gibi, bu modellerin iç mekanizmalarının incelikli anlaşılması büyük bir zorluk olmaya devam ediyor. Gösterilen şeffaflık, onları yöneten süreçlerin belirsizliğini gizlemiyor.
Açıklık ve güvenlik: karmaşık bir denge
Bu sızma, AI modellerinin geliştirilmesinde artan bir gerilimi gösteriyor: Performansı, yönlendirilebilirliği ve şeffaflığı, sistemlerin sağlamlığını tehlikeye atmadan nasıl birleştirebiliriz? Bir ajanın davranışını yöneten yapıları görünür kılmak, dış denetim veya önceden yapılan etik seçimler üzerine bir tartışma fırsatı sunabilir, ancak temelleri açığa çıktığında bu sistemlerin bütünlüğünü nasıl koruyacağız?
LLM'ler birçok sektörde bilgi ve eyleme erişimin başlıca arayüzleri haline gelirken, mesele artık sadece teknik değil, siyasi, etik ve stratejik hale geliyor.
Daha iyi anlamak
Anayasal AI nedir ve Claude 3.7 Sonnet gibi AI modellerini nasıl etkiler?
Anayasal AI, Evrensel İnsan Hakları Beyannamesi gibi belgelerden esinlenerek değerleri ve ilkeleri AI modellerinin eğitimiyle bütünleştirmeyi amaçlayan bir yaklaşımdır. Bu yöntem, Claude 3.7 Sonnet gibi modelleri, güvenilirlik ve yorumlanabilirlik gibi değerleri yansıtan davranışlara yönlendirerek etik endişelere cevap verir.
Claude 3.7 Sonnet gibi sistem istemlerinde artan şeffaflığın düzenleyici sonuçları nelerdir?
Claude 3.7 Sonnet gibi sistem istemlerinde artan şeffaflık, veri koruma ve kullanıcı gizliliği konularında sorunlar ortaya çıkarır. Düzenleyiciler, hassas bilgilerin tehlikeye atılmadığından emin olmak için daha yüksek standartlar talep edebilirken, bunu AI modellerinin denetimi ve iyileştirilmesi ihtiyacıyla dengelemeleri gerekebilir.