Pomažemo programerima stvarati sigurnija AI iskustva za tinejdžere

Danas objavljujemo sigurnosna pravila temeljena na upitima⁠(otvara se u novom prozoru) kako bismo razvojnim programerima pomogli stvoriti zaštitu primjerenu dobi za tinejdžere. Osmišljene za rad s našim sigurnosnim modelom s otvorenim parametrima, gpt-oss-safeguard⁠(otvara se u novom prozoru), ova pravila pojednostavljuju način na koji razvojni inženjeri sigurnosne zahtjeve pretvaraju u upotrebljive klasifikatore za sustave u stvarnim uvjetima.

Objavili smo modele s otvorenim težinama kako bismo demokratizirali pristup moćnoj umjetnoj inteligenciji i podržali široke inovacije. Istodobno vjerujemo da sigurnost i inovacije idu ruku pod ruku te da bi razvojni programeri trebali imati pristup sposobnim modelima, kao i alatima i pravilima za njihovu sigurnu i odgovornu primjenu. Ova smo pravila razvili kako bismo podržali razvojne inženjere u njihovim sigurnosnim nastojanjima da zaštite mlade korisnike, uz doprinos pouzdanih vanjskih organizacija, uključujući Common Sense Media⁠(otvara se u novom prozoru) i everyone.ai⁠(otvara se u novom prozoru).

Svjesni smo da tinejdžeri i odrasli imaju različite potrebe te da tinejdžerima trebaju dodatne zaštitne mjere. Ta su pravila osmišljena kako bi razvojnim inženjerima pomogla uzeti u obzir te razlike i stvorili okruženja koja osnažuju i koja su primjerena mlađim korisnicima.

Već se dugo zalažemo za razvoj umjetne inteligencije koja proširuje mogućnosti za mlade i istodobno ih štiti. U sklopu ovog rada ažurirali smo našu Specifikaciju modela⁠(otvara se u novom prozoru)— smjernice koje definiraju predviđeno ponašanje OpenAI-jevih modela — kako bismo uključili Načela za mlađe od 18 godina⁠(otvara se u novom prozoru) te uveli zaštitne mjere na razini proizvoda, kao što su roditeljski nadzor⁠ i predviđanje dobi⁠, kako bismo bolje zaštitili mlađe korisnike. Također smo pozvali na zaštitne mjere na razini cijele industrije kroz naš Plan sigurnosti za tinejdžere⁠.

Današnje izdanje nadovezuje se na te temelje. Ova sigurnosna pravila stavljamo na raspolaganje razvojnim programerima kako bismo im pružili podršku u primjeni sigurnosnih mjera za zaštitu tinejdžera i pomogli u demokratizaciji pristupa u ekosustavu otvorenih modela.

Iako sigurnosni klasifikatori poput gpt-oss-safeguard mogu otkriti štetan sadržaj, ovise o jasnim definicijama što taj sadržaj jest. U praksi, jedan od najvećih izazova s kojima se razvojni inženjeri suočavaju jest definiranje pravila koja precizno obuhvaćaju rizike specifične za tinejdžere i koja se mogu dosljedno primjenjivati u stvarnim sustavima.

Čak i iskusni timovi često imaju poteškoća s prevođenjem sigurnosnih ciljeva visoke razine u precizna, operativna pravila, osobito zato što to zahtijeva stručnost u predmetnom području i duboko znanje o umjetnoj inteligenciji. To može dovesti do praznina u zaštiti, nedosljedne provedbe ili preširokog filtriranja. Jasna i dobro definirana pravila ključan su temelj učinkovitih sigurnosnih sustava.

Kako bismo odgovorili na ovaj izazov, objavljujemo skup sigurnosnih pravila⁠(otvara se u novom prozoru), prilagođenih uobičajenim rizicima s kojima se suočavaju tinejdžeri i oblikovanih na temelju pažljivog pregleda postojećih istraživanja o jedinstvenim razvojnim razlikama tinejdžera. Ova su pravila oblikovana kao upit koji se može izravno upotrebljavati s gpt-oss-safeguard⁠(otvara se u novom prozoru) i drugim modelima za rasuđivanje, omogućujući programerima da lakše primjenjuju dosljedne sigurnosne standarde u svojim sustavima.

Početno izdanje uključuje pravila koja obuhvaćaju:

• grafički nasilni sadržaj,
• grafički seksualni sadržaj,
• štetne tjelesne ideale i ponašanja,
• opasne aktivnosti i izazove,
• romantičnu ili nasilnu igra uloga,
• dobno ograničenu robu i usluge.

Ta se pravila mogu upotrebljavati za filtriranje sadržaja u stvarnom vremenu, kao i za izvanmrežnu analizu sadržaja koji generiraju korisnici.

Strukturiranjem pravila kao upita programeri ih mogu lakše uklopiti u postojeće tijekove rada, prilagoditi svojim slučajevima upotrebe i iterativno ih poboljšavati tijekom vremena.

U oblikovanju razvoja ovih pravila surađivali smo s vanjskim organizacijama, uključujući Common Sense Media⁠(otvara se u novom prozoru) i everyone.ai⁠(otvara se u novom prozoru). Njihova stručnost pomogla je oblikovati opseg sadržaja koji treba obuhvatiti, ojačati strukturu upita i doraditi rubne slučajeve koje treba uzeti u obzir pri procjeni. 

Ovaj rad odražava kontinuirani napor suradnje sa stručnjacima i širim ekosustavom radi unapređenja načina na koji sustavi umjetne inteligencije pružaju podršku mladima.

„Jedan od najvećih nedostataka u području sigurnosti umjetne inteligencije za tinejdžere bio je nedostatak jasnih i operativnih pravila na temelju kojih razvojni inženjeri mogu graditi sustav. Programeri često počinju od nule. Ova pravila temeljena na upitima pomažu uspostaviti smislenu osnovnu razinu sigurnosti u cijelom ekosustavu, a budući da su objavljene kao otvoreni kôd, mogu se s vremenom prilagođavati i poboljšavati. Ohrabruje nas vidjeti da ova vrsta infrastrukture postaje široko dostupna i nadamo se da će potaknuti više zajedničkih polazišta za sigurnost mladih u cijeloj industriji.”

—Robbie Torney, voditelj odjela za AI i digitalne procjene, Common Sense Media

„Napori poput ovoga, kojima se pravila o sigurnosti mladih mogu lakše provesti, vrijedni su jer pomažu pretočiti stručno znanje u smjernice koje se mogu upotrebljavati u stvarnim sustavima. Pravila o sadržaju važan su prvi korak, a ujedno otvaraju vrata širem radu na tome kako ponašanje modela može s vremenom oblikovati rizike relevantne za mlade. Nadahnut ovim radom i vlastitim istraživanjem, everyone.ai⁠(otvara se u novom prozoru) također je izradio početna pravila o ponašanju usmjerena na rizike poput isključivosti i pretjeranog oslanjanja."

—Dr. Mathilde Cerioli, glavna znanstvenica u everyone.AI

Pravila su zamišljena kao početna točka, a ne kao sveobuhvatna ili konačna definicija ili jamstvo sigurnosti tinejdžera. Svaka aplikacija ima jedinstvene rizike, publiku i kontekste, a razvojni inženjeri najbolje razumiju rizike koje njihovi proizvodi i integracije umjetne inteligencije mogu predstavljati. Snažno potičemo razvojne inženjere da prilagode i prošire ova pravila prema svojim specifičnim potrebama te ih kombiniraju s drugim zaštitnim mjerama, poput odluka o dizajnu proizvoda, korisničkih kontrola, transparentnosti prilagođene tinejdžerima, sustava praćenja i promišljenih odgovora primjerenih dobi. 

Vjerujemo da je slojevit pristup dubinske obrane⁠ ključan za izgradnju sigurnijih AI sustava. Ova se pravila temelje na našem internom iskustvu, ali ne odražavaju u potpunosti opseg internih politika ni zaštitnih mjera OpenAI-ja.

Ova pravila objavljujemo kao otvoreni kôd putem zajednice ROOST Model Community⁠(otvara se u novom prozoru) kako bismo potaknuli suradnju i iteraciju. Da biste doprinijeli, poslali povratne informacije ili podijelili dodatna pravila o sigurnosti tinejdžera, posjetite repozitorij RMC GitHuba.⁠(otvara se u novom prozoru)

Razvojni inženjeri i organizacije mogu prilagoditi ova pravila svojim specifičnim aplikacijama, prevesti ih na različite jezike i proširiti ih tako da obuhvate dodatna područja rizika. S vremenom se nadamo da će to pridonijeti čvršćim i zajedničkim temeljima za provedbu sigurnosnih pravila i politika u sustavima umjetne inteligencije.

Da biste započeli s gpt-oss-safeguardom, preuzmite ga s platforme Hugging Face⁠(otvara se u novom prozoru).