OpenAI 提出了一个用于追踪模型不一致性的框架

OpenAI 宣布推出新的監控系統，旨在記錄和公開其神經網絡的「不一致」（misalignment）行為。該框架旨在標準化大型語言模型的風險報告。

系統的基礎是 六個內部案例，該公司分析了這些案例以確定潛在的安全威脅。方法論涉及詳細跟蹤模型如何偏離指定的指令或在執行複雜任務時展示不想要的行為模式。

該開發旨在成為自我監管的工具，允許公司在監管機構面前展示透明度。實施此類標準是 OpenAI 嘗試在 AI 安全領域設定全球政策的方向，超越國家層面的嚴格立法。

在框架工作中獲得的數據將用於調整模型的訓練過程和提高其可預測性。該公司計劃將此機制整合到所有未來的開發階段，以最小化系統無控制的響應風險。

這一步驟改變了安全評估的方法：與其進行封閉的內部測試，該公司轉向正式的報告系統。這為其他開發者創造了先例，迫使行業遵循統一的標準來披露神經網絡邏輯故障的信息。