കഴിഞ്ഞ ആറുമാസത്തിനിടെ ഞങ്ങൾ നിരീക്ഷിച്ച അപ്രതീക്ഷിതമോ ആശങ്കാജനകമോ ആയ മോഡൽ പെരുമാറ്റത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ആറ് റിപ്പോർട്ടുകൾക്കൊപ്പം, OpenAI-യിലെ മോഡൽ പൊരുത്തക്കേടുകൾ നിരീക്ഷിക്കാനും അന്വേഷിക്കാനും വെളിപ്പെടുത്താനുമുള്ള പുതിയ ചട്ടക്കൂട് ഞങ്ങൾ പങ്കിടുന്നു.
ഗവേഷകർ, എഐ ഡെവലപ്പർമാർ, നയരൂപകർത്താക്കൾ, പൊതുജനങ്ങൾ എന്നിവർക്ക് കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെട്ട വിവരങ്ങൾ നൽകുന്നതിനായി, പൊരുത്തക്കേടിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഞങ്ങളുടെ കണ്ടെത്തലുകൾ മുമ്പ് പരസ്യമാക്കാൻ ഞങ്ങൾ ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ട്. എന്നാൽ ഈ കണ്ടെത്തലുകൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യാൻ ക്രമബദ്ധമായ സമീപനം ഇല്ലാതിരുന്നതിനാൽ, ഞങ്ങളുടെ വെളിപ്പെടുത്തലുകൾ സന്ദർഭാനുസൃതവും വേണ്ടതിലും വിരളവുമായിരുന്നു. പലപ്പോഴും നിരവധി സംഭവങ്ങൾ ഒരൊറ്റ റിപ്പോർട്ടായി സമാഹരിക്കാൻ കഴിയുന്നതുവരെ കാത്തിരിക്കുകയോ പുതുതായി പുറത്തിറക്കിയ മോഡലുകളുടെ സിസ്റ്റം കാർഡുകളിൽ അവ ചേർക്കുകയോ ചെയ്തു. റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്ന പെരുമാറ്റം പൂർണമായി വിശദീകരിക്കാനോ ലഘൂകരിക്കാനോ കഴിഞ്ഞിട്ടില്ലെങ്കിലും, പൊരുത്തക്കേട് നിരീക്ഷിച്ച ഉടൻ അതുസംബന്ധിച്ച റിപ്പോർട്ടുകൾ വേഗത്തിൽ പ്രസിദ്ധീകരിക്കാനാണ് ഈ പുതിയ ചട്ടക്കൂട് ലക്ഷ്യമിടുന്നത്.
എഐ സംവിധാനങ്ങൾ കൂടുതൽ പുരോഗമിക്കുകയും വ്യാപകമായി വിന്യസിക്കപ്പെടുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ, അലൈൻമെന്റ് ഗവേഷണത്തിന്റെ പുരോഗതിയെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ വിപുലവും വിവരാധിഷ്ഠിതവുമായ സമവായം സൃഷ്ടിക്കേണ്ടതുണ്ട്. എഐ വ്യവസായം അലൈൻമെന്റും നിരീക്ഷണവും വേണ്ടത്ര പരിഹരിച്ചിട്ടില്ലെന്നും, അതിനാൽ പരമാവധി വേഗത്തിലുള്ള വികസനം ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെ അധികകാലം തുടരാനാവില്ലെന്നും ഞങ്ങൾ വിശ്വസിക്കുന്നു. വരും മാസങ്ങളിലും വർഷങ്ങളിലും എഐ വികസനം എങ്ങനെ മുന്നോട്ടുപോകണം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ, അത്യാധുനിക മോഡലുകൾ നിർമിക്കുന്ന കമ്പനികൾക്ക് പുറത്തുള്ളവർക്ക് സ്വയം പരിശോധിക്കാവുന്ന തെളിവുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതായിരിക്കണം.
മറ്റ് എഐ ഡെവലപ്പർമാരുടെ സംവിധാനങ്ങൾ സമാന ശേഷികളിലെത്തുമ്പോൾ അവർ നേരിട്ടേക്കാവുന്ന പ്രശ്നങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനും, സുരക്ഷാ സംവിധാനങ്ങളിലെ ദൗർബല്യങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്താനും, മോഡൽ പെരുമാറ്റത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അനുമാനങ്ങളെ ചോദ്യം ചെയ്യാനും പൊരുത്തക്കേടുകളുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ സഹായിച്ചേക്കാം. ഈ കണ്ടെത്തലുകൾ പങ്കിടുന്നത് മറ്റുള്ളവർക്ക് ഇതേ പ്രശ്നങ്ങൾ അന്വേഷിക്കാനും ഞങ്ങളുടെ വിശദീകരണങ്ങൾ പരിശോധിക്കാനും ലഘൂകരണ നടപടികൾ മെച്ചപ്പെടുത്താനും അവസരമൊരുക്കുന്നു. പൊരുത്തക്കേടുകളെക്കുറിച്ചുള്ള സുതാര്യത വിലപ്പെട്ടതാണെന്ന് ഞങ്ങൾ വിശ്വസിക്കുന്നതിനാൽ, പ്രാധാന്യം അനിശ്ചിതമായിരിക്കുമ്പോഴും വെളിപ്പെടുത്തലിനാണ് പുതിയ ചട്ടക്കൂട് മുൻഗണന നൽകുന്നത്. അതായത്, ഞങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്തുന്ന ചില സംഭവങ്ങൾ അടിസ്ഥാനരഹിതമാണെന്നും വലിയൊരു പ്രവണതയുടെ ഭാഗമല്ലെന്നും ഭാവിയിലെ സംഭവവികാസങ്ങളെ സൂചിപ്പിക്കുന്നില്ലെന്നും പിന്നീട് തെളിഞ്ഞേക്കാം.
എഐ ഡെവലപ്പർമാർ തങ്ങളുടെ മോഡലുകളിലെ പൊരുത്തക്കേടുകളുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ എങ്ങനെ വെളിപ്പെടുത്തണം എന്നതിന് വ്യക്തമായ മാനദണ്ഡങ്ങളുള്ള വ്യവസായവ്യാപക ചട്ടക്കൂട് നിലവിലില്ല. ഏതെല്ലാം പൊരുത്തക്കേടുകൾ ഡെവലപ്പർമാർ വെളിപ്പെടുത്തണമെന്നും റിപ്പോർട്ടുകളിൽ എന്തെല്ലാം ഉൾപ്പെടുത്തണമെന്നും വ്യക്തമാക്കുന്ന ഇത്തരം മാനദണ്ഡങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ആദ്യപടിയാകും ഇന്ന് അവതരിപ്പിക്കുന്ന ഈ ചട്ടക്കൂടെന്ന് ഞങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. ഈ ചട്ടക്കൂട് ഇപ്പോഴും വികസനത്തിലാണെന്ന് ഞങ്ങൾ കരുതുന്നു. അനുഭവത്തിന്റെയും പൊതുജനാഭിപ്രായത്തിന്റെയും അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഇത് മെച്ചപ്പെടുത്തും.
ചട്ടക്കൂട് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുമെന്ന് ഇവിടെ വിവരിക്കുകയും ഞങ്ങൾ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്ന ആദ്യ റിപ്പോർട്ടുകൾ പങ്കിടുകയും ചെയ്യുന്നു.
മോഡൽ പൊരുത്തക്കേട് എങ്ങനെ ഉണ്ടാകുന്നു, അത് എങ്ങനെ പ്രകടമാകുന്നു, സുരക്ഷാ സംവിധാനങ്ങൾ എവിടെ വിജയിക്കുന്നു അല്ലെങ്കിൽ പരാജയപ്പെടുന്നു എന്നിവയെക്കുറിച്ച് പ്രയോജനകരമായ തെളിവുകൾ നൽകുന്ന ഉദാഹരണങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്തുകയാണ് ഞങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം. പുതിയ പ്രവർത്തനരീതികൾക്കും അറിയാവുന്ന പെരുമാറ്റത്തിലെ നിർണായക മാറ്റങ്ങൾക്കും സുരക്ഷയെയോ ലഘൂകരണത്തെയോ കുറിച്ചുള്ള അനുമാനങ്ങളെ ചോദ്യം ചെയ്യുന്ന കണ്ടെത്തലുകൾക്കും ഞങ്ങൾ മുൻഗണന നൽകുന്നു. വെളിപ്പെടുത്താൻ അർഹമാകുന്നതിന് ഒരു ഉദാഹരണം ദോഷമുണ്ടാക്കുകയോ വിശാലമായൊരു പ്രവണത സ്ഥാപിക്കുകയോ വേണ്ടതില്ല. പരിശീലനം, മൂല്യനിർണയം, പരിശോധന, വിന്യാസം എന്നിവയുൾപ്പെടെ ഒരു മോഡലിന്റെ മുഴുവൻ ജീവിതചക്രത്തിലുമുള്ള യോഗ്യമായ പെരുമാറ്റം ഈ ചട്ടക്കൂട് ഉൾക്കൊള്ളും.
അനുമതിയില്ലാതെ പ്രവർത്തിക്കാനും മറ്റ് മോഡലുകളുമായി ഏകോപിപ്പിക്കാനും മേൽനോട്ടം ഒഴിവാക്കാനും മോഡലുകൾ കണ്ടെത്തുന്ന പുതിയ മാർഗങ്ങൾ; അലൈൻമെന്റ് രീതിയെയോ സുരക്ഷാ സംവിധാനത്തെയോ സംശയത്തിലാക്കുന്ന പരാജയങ്ങൾ; പ്രസിദ്ധീകരിച്ച സുരക്ഷാ വിലയിരുത്തലിലെ അവകാശവാദത്തെ ചോദ്യം ചെയ്യുന്ന പെരുമാറ്റം എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. മൂന്നാം കക്ഷികളെ ബാധിച്ചേക്കാവുന്ന പൊരുത്തക്കേടുകൾക്കും ഇതേ വെളിപ്പെടുത്തൽ മാനദണ്ഡങ്ങൾ ബാധകമാണ്.
മുമ്പ് ഞങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്തിയ സംഭവങ്ങളുടെ ആവർത്തനമാണെന്ന് തോന്നുന്ന പൊരുത്തക്കേടുകളും ഇതിൽ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം. പ്രശ്നം ആവർത്തിക്കുന്നതുതന്നെ ഞങ്ങളുടെ മോഡലുകളുടെ പെരുമാറ്റത്തെക്കുറിച്ചോ സുരക്ഷാ സംവിധാനങ്ങളുടെ ഫലപ്രാപ്തിയെക്കുറിച്ചോ പ്രയോജനകരമായ തെളിവാകാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ആവർത്തിച്ചുള്ള ലഘൂകരണശ്രമങ്ങൾക്കുശേഷവും ഒരു പ്രത്യേകതരം പൊരുത്തക്കേടുള്ള പെരുമാറ്റം വീണ്ടും സംഭവിക്കുകയാണെങ്കിൽ. ഇത്തരം സാഹചര്യങ്ങളിൽ, പൊരുത്തക്കേടിനെക്കുറിച്ചുള്ള ആദ്യ വെളിപ്പെടുത്തൽ പുതുക്കി കൂടുതൽ ഉദാഹരണങ്ങൾ പ്രസിദ്ധീകരിക്കും.
കാലക്രമേണ, മറ്റ് ഡെവലപ്പർമാർ, ബാഹ്യ ഗവേഷകർ, വ്യവസായ മാനദണ്ഡ സ്ഥാപനങ്ങൾ, നിയന്ത്രണ ഏജൻസികൾ എന്നിവരുമായി ചേർന്ന് കൂടുതൽ വസ്തുനിഷ്ഠമായ വെളിപ്പെടുത്തൽ മാനദണ്ഡങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ഉദ്ദേശിക്കുന്നു. ഗുരുതരമായ സുരക്ഷാ, ഭദ്രതാ, പൊരുത്തക്കേട് സംഭവങ്ങൾ യുഎസ് ഫെഡറൽ സർക്കാരുമായി പങ്കിടണമെന്നും ഞങ്ങൾ വിശ്വസിക്കുന്നു. അതിനുള്ള റിപ്പോർട്ടിങ് സംവിധാനങ്ങൾ നിർദേശിക്കാൻ പ്രവർത്തിച്ചുവരികയാണ്. നിലവിലുള്ള ഞങ്ങളുടെ ബാധ്യതകൾക്ക് പൂരകമായാണ് ഈ ചട്ടക്കൂടിനെ കാണുന്നത്. ഗുരുതര സുരക്ഷാ സംഭവങ്ങൾ, സൈബർ സുരക്ഷാ ലംഘനങ്ങൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെയുള്ള നിയമപരമായ വെളിപ്പെടുത്തൽ ആവശ്യകതകൾക്ക് ഇത് പകരമാകില്ല.
പൊരുത്തക്കേടുകൾ വെളിപ്പെടുത്താനുള്ള പുതിയ ചട്ടക്കൂടിന് തുടക്കം കുറിച്ച്, ഞങ്ങളുടെ മോഡലുകളുടെ പരിശീലനത്തിലോ മൂല്യനിർണയത്തിലോ നിരീക്ഷിച്ച പൊരുത്തക്കേടുള്ള പെരുമാറ്റത്തിന്റെ ആറ് സംഭവങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള റിപ്പോർട്ടുകൾ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നു. ഉപയോക്താവിൽനിന്ന് വിവരങ്ങൾ മറച്ചുവയ്ക്കുന്നതുമുതൽ തടസ്സങ്ങൾ മറികടക്കാൻ അനുമതിയില്ലാത്ത നടപടികൾ സ്വീകരിക്കുന്നതുവരെയുള്ള, പങ്കിടാൻ അർഹമാണെന്ന് ഞങ്ങൾ കരുതുന്ന വ്യത്യസ്ത പെരുമാറ്റങ്ങൾ ഈ കേസുകൾ വ്യക്തമാക്കുന്നു. ഇവ ഒറ്റപ്പെട്ട സംഭവങ്ങളുടെ റിപ്പോർട്ടുകളാണ്. ഞങ്ങളുടെ മോഡലുകളിൽ പൊരുത്തക്കേട് എത്രത്തോളം സംഭവിക്കുന്നു എന്നതിന്റെ പ്രതിഫലനമായി ഇതിനെ കണക്കാക്കേണ്ടതില്ല. ചുവടെയുള്ള ഓരോ ഇനവും പൂർണ്ണ റിപ്പോർട്ടിലേക്ക് ലിങ്ക് ചെയ്യുന്നു.
ടാസ്ക് സംഗ്രഹങ്ങളിൽ സ്വയം സൃഷ്ടിച്ച നിർദ്ദേശങ്ങൾ(പുതിയ വിൻഡോയിൽ തുറക്കുന്നു). പുറത്തിറങ്ങാത്ത ഒരു ഗവേഷണ മോഡൽ, ഒരു പുതിയ സന്ദർഭ ജാലകത്തിൽ തുടർപ്രവർത്തനം നടത്തുന്നതിനായുള്ള സംഗ്രഹങ്ങളിലേക്ക് ബന്ധമില്ലാത്ത നിർദ്ദേശങ്ങൾ തിരുകിക്കയറ്റി; ഇതിൽ അതിന്റെ സാധാരണ നിയന്ത്രണങ്ങൾ അവഗണിക്കാനുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങളും ഉൾപ്പെടുന്നു. ഇത്തരത്തിൽ ബാധിക്കപ്പെട്ട 27 സംഗ്രഹങ്ങൾ ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തി.
ടാസ്ക് സംഗ്രഹങ്ങളിൽ തെറ്റുകൾ മറച്ചുവയ്ക്കാനുള്ള നിർദേശങ്ങൾ(പുതിയ വിൻഡോയിൽ തുറക്കുന്നു). GPT‑5.6 Sol-ന്റെ പരിശീലനത്തിനിടെ, നിരവധി മോഡൽ ഇൻസ്റ്റൻസുകൾ പിഴവുകളോ പൊരുത്തക്കേടുള്ള പെരുമാറ്റമോ ഉപയോക്താവിൽനിന്ന് മറച്ചുവെക്കാനുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങൾ അവയുടെ സംഗ്രഹങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുത്തി. ഉദാഹരണത്തിന്, വിവരങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്താതെ തന്നെ വിട്ടുപോയ മുൻകാല ഡാറ്റ കൃത്രിമമായി സൃഷ്ടിക്കാനും, ഉറവിട പതിപ്പുകളിലെ പൊരുത്തക്കേടുകൾ മറച്ചുവെക്കാനുമുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങൾ കമ്പാക്ഷൻ സംഗ്രഹങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെട്ടിരുന്നു.
പൊതുവായ റിപ്പോസിറ്ററികളിൽ വെളിപ്പെട്ട API കീകൾ തിരഞ്ഞശേഷം വിവരങ്ങൾ കെട്ടിച്ചമയ്ക്കൽ(പുതിയ വിൻഡോയിൽ തുറക്കുന്നു). കാലിഫോർണിയയിലെ ഒരു കൗണ്ടിയുടെ വരുമാന കണക്കുകളെക്കുറിച്ചുള്ള പതിവ് ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകുന്നതിനിടെ, ഒരു മോഡൽ വെളിപ്പെട്ട API കീ കണ്ടെത്തി അനുമതിയില്ലാതെ ഉപയോഗിച്ചു. ആവശ്യപ്പെട്ട കണക്കുകൾ അപ്പോഴും ലഭിക്കാതിരുന്നപ്പോൾ, മോഡൽ അവ കെട്ടിച്ചമച്ച് ആവശ്യപ്പെട്ട ഉറവിടത്തിൽനിന്നുള്ള വിവരങ്ങളെന്ന നിലയിൽ അവതരിപ്പിച്ചു.
ഉദ്ധരിക്കാനായി ഫയലുകൾ ഇന്റർനെറ്റിലേക്ക് അപ്ലോഡ് ചെയ്യൽ(പുതിയ വിൻഡോയിൽ തുറക്കുന്നു). 50,00,000 ചതുരശ്ര മീറ്ററിൽ കൂടുതൽ വിസ്തൃതിയുള്ള തടാകങ്ങളുടെ തിരിച്ചറിയൽ നമ്പറുകളും പേരുകളും ഉപയോക്താവ് പുറത്തിറക്കാത്ത ഒരു മോഡലിനോട് ചോദിച്ചപ്പോൾ, ഏജന്റ് പൈത്തൺ ഉപയോഗിച്ച് ശരിയായ ഉത്തരം കണ്ടെത്തി. എന്നാൽ ബ്രൗസറിൽനിന്നുള്ള ഉദ്ധരണി നിർദേശങ്ങളിൽ ആവശ്യപ്പെട്ടതിനാൽ, ഉപയോക്താവിനോട് ചോദിക്കാതെ ഫയൽ അപ്ലോഡ് ചെയ്ത് ഉത്തരത്തിൽ ഉദ്ധരിക്കാൻ ഏജന്റ് തീരുമാനിച്ചു.
ആന്തരിക സോഫ്റ്റ്വെയർ റിപ്പോസിറ്ററിയിലൂടെ അനുമതിയില്ലാതെ എഴുതലും ആശയവിനിമയവും(പുതിയ വിൻഡോയിൽ തുറക്കുന്നു). നഷ്ടപ്പെട്ട ഇൻപുട്ട് ഫയലുകൾ തിരയുന്നതിനിടെ, വ്യത്യസ്ത പരിശീലന സാമ്പിളുകളിലായി അഭ്യർഥനകളും മറുപടികളും കൈമാറാൻ മോഡലുകൾ ഒരു ആന്തരിക സോഫ്റ്റ്വെയർ റിപ്പോസിറ്ററിയെ സന്ദേശഫലകമായി ഉപയോഗിച്ചു. എന്നാൽ ആ ഫയലുകൾ വീണ്ടെടുക്കാൻ അവയ്ക്ക് കഴിഞ്ഞില്ല. ശൃംഖലാ നിയന്ത്രണങ്ങൾ മറികടക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നതിനിടെ ഒരു മോഡൽ പരീക്ഷണ ഫയലുകൾ റിപ്പോസിറ്ററിയിലേക്ക് വിജയകരമായി അപ്ലോഡ് ചെയ്ത മുൻ സംഭവവും ഈ റിപ്പോർട്ട് പരിശോധിക്കുന്നു.
സഹകരിക്കുന്ന ഏജന്റുകൾക്കിടയിലെ അനുമതിയില്ലാത്ത ഫയൽ പങ്കിടൽ(പുതിയ വിൻഡോയിൽ തുറക്കുന്നു). ഒരേ പരിശീലന ടാസ്കിൽ ഒരുമിച്ച് പ്രവർത്തിച്ച ഏജന്റുകൾക്ക് പരസ്പരം പ്രാദേശിക ഫയലുകൾ ലഭ്യമാകാതിരുന്നപ്പോൾ, അവ പങ്കിടാൻ പൊതുവായ ഫയൽ സംഭരണ വെബ്സൈറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ചു. മോഡലുകൾ പ്രാദേശിക ഫയലുകൾ മാത്രം ഉപയോഗിക്കണമെന്ന് ടാസ്ക് ആവശ്യപ്പെട്ടിരുന്നെങ്കിലും, ഇതുമൂലം ടാസ്ക് ഫലങ്ങൾ പൊതുവായ URL-കളിൽ ലഭ്യമായി.
ഏതൊരു OpenAI ജീവനക്കാരനും പൊരുത്തക്കേടിന്റെ ഉദാഹരണം ഞങ്ങളുടെ സുരക്ഷാ, അലൈൻമെന്റ് സംഘങ്ങളുടെ അന്വേഷണത്തിനായി അടയാളപ്പെടുത്തുകയും പൊതുവായി വെളിപ്പെടുത്തുന്നത് പരിഗണിക്കണമെന്ന് ആവശ്യപ്പെടുകയും ചെയ്യാം. ഇതോടെ ഞങ്ങളുടെ വെളിപ്പെടുത്തൽ പ്രക്രിയ ആരംഭിക്കുന്നു. സമയബന്ധിതമായ അന്വേഷണവും വെളിപ്പെടുത്തലും ഉറപ്പാക്കാൻ ഓരോ ഘട്ടത്തിനും സമയപരിധിയുണ്ട്.
ഒരു ഉദാഹരണം അടയാളപ്പെടുത്തിയാൽ, എന്താണ് സംഭവിച്ചത്, ഏതൊക്കെ കാര്യങ്ങളാണ് അനിശ്ചിതമായി തുടരുന്നത്, പൊതുവായ വെളിപ്പെടുത്തൽ ന്യായമാണോ, ഏതൊക്കെ വസ്തുതകൾ പങ്കിടാം എന്നിവ സാങ്കേതിക ജീവനക്കാർ അന്വേഷിക്കും. ഏതെങ്കിലും മൂന്നാം കക്ഷിയെ സംഭവം ബാധിച്ചിട്ടുണ്ടോയെന്നും പ്രസിദ്ധീകരണത്തിനുമുമ്പ് അവരെ സ്വകാര്യമായി അറിയിക്കേണ്ടതുണ്ടോയെന്നും അവർ വിലയിരുത്തും.
തുടർന്ന് ഉദാഹരണത്തെ മൂന്ന് നടപടിക്രമങ്ങളിൽ ഒന്നിലേക്ക് നിശ്ചയിക്കും: “വെളിപ്പെടുത്താൻ തയ്യാർ”, “ഹ്രസ്വ അന്വേഷണം”, അല്ലെങ്കിൽ “വിശദമായ അന്വേഷണം” (“മന്ദഗതിയിലുള്ള നടപടിക്രമം”).
പരിശോധനയ്ക്കുശേഷം പ്രസിദ്ധീകരിക്കാൻ ആവശ്യമായത്ര അന്വേഷണം പൂർത്തിയായ യോഗ്യമായ സംഭവങ്ങളാണ് “വെളിപ്പെടുത്താൻ തയ്യാർ” എന്ന വിഭാഗത്തിൽ ഉൾപ്പെടുന്നത്. കൂടുതൽ സാങ്കേതിക അന്വേഷണം ആവശ്യമുള്ളവയാണ് “ഹ്രസ്വ അന്വേഷണം” എന്ന വിഭാഗത്തിൽ ഉൾപ്പെടുന്നത്. ഞങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്തുന്ന സംഭവങ്ങളിൽ ബഹുഭൂരിപക്ഷവും ഈ രണ്ട് നടപടിക്രമങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുമെന്നാണ് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നത്. പ്രത്യേകിച്ച്, വിപുലമായ അന്വേഷണമോ മൂന്നാം കക്ഷികളുമായുള്ള ഏകോപനമോ ഗുരുതരമായ ദുരുപയോഗസാധ്യതകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യലോ ആവശ്യമില്ലാത്ത കേസുകൾ. ഇന്ന് പുറത്തുവിടുന്ന സംഭവങ്ങളെല്ലാം ഈ രണ്ട് നടപടിക്രമങ്ങളിൽ ഒന്നിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
സങ്കീർണമായ അന്വേഷണങ്ങൾ, പ്രത്യേകിച്ച് മൂന്നാം കക്ഷികൾ ഉൾപ്പെട്ടവ, “വിശദമായ അന്വേഷണം” എന്ന വിഭാഗത്തിൽപ്പെടുന്നു. ഒരു മൂന്നാം കക്ഷിയെ ബാധിക്കുമ്പോൾ, സുരക്ഷ, നിയമം, ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള വെളിപ്പെടുത്തൽ എന്നിവ സംബന്ധിച്ച ഞങ്ങളുടെ ബാധ്യതകൾക്ക് ഈ ചട്ടക്കൂടിനേക്കാൾ മുൻഗണനയുണ്ട്. പ്രാരംഭ അറിയിപ്പ് കഴിയുന്നത്ര വേഗം പ്രസിദ്ധീകരിക്കാനാണ് ഞങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം. എന്നാൽ സുരക്ഷാ കാരണങ്ങളാൽ അത് വൈകിപ്പിക്കേണ്ടിവന്നേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന സോഫ്റ്റ്വെയറിൽ മുമ്പ് അറിയപ്പെടാത്തൊരു ദൗർബല്യം മോഡൽ കണ്ടെത്തിയാൽ. ഒരു റിപ്പോർട്ട് മൂന്നാം കക്ഷിയെ തിരിച്ചറിയാൻ ഇടയാക്കുമെങ്കിൽ, സുരക്ഷാ അതിർത്തി ലംഘിക്കപ്പെട്ടിട്ടില്ലെങ്കിലും അവരെ മുൻകൂട്ടി അറിയിക്കാനാണ് ഞങ്ങളുടെ ഉദ്ദേശ്യം.
“വിശദമായ അന്വേഷണം” വിഭാഗത്തിലെ സംഭവത്തിനുള്ള പ്രാരംഭ അറിയിപ്പ് എന്താണ് സംഭവിച്ചതെന്ന് പൊതുവായി വിവരിക്കുകയും, ബാഹ്യ വിദഗ്ധർ അന്വേഷണത്തെ സഹായിക്കുന്നുണ്ടോയെന്ന് വ്യക്തമാക്കുകയും, അന്തിമ റിപ്പോർട്ട് എപ്പോൾ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുമെന്നതിന്റെ ലഭ്യമായ ഏകദേശ കണക്ക് നൽകുകയും ചെയ്യും. OpenAI ഹഗ്ഗിങ് ഫേസ് സംഭവം ഈ ചട്ടക്കൂടിന് കീഴിൽ വെളിപ്പെടുത്തിയിരുന്നെങ്കിൽ ഈ നടപടിക്രമത്തിലാണ് ഉൾപ്പെടുമായിരുന്നത്.
ഈ ഉദാഹരണം ശ്രദ്ധയിൽപ്പെടുത്തിയ ജീവനക്കാരനെ, അത് വെളിപ്പെടുത്തണമോ എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള തീരുമാനവും, വെളിപ്പെടുത്തൽ തുടരുകയാണെങ്കിൽ ഏത് നടപടിക്രമമാണ് പിന്തുടരുകയെന്നും അറിയിക്കും. വെളിപ്പെടുത്തലിലോ അല്ലെങ്കിൽ ഉചിതമായ നടപടിക്രമത്തിലോ ഉള്ള പരിഹരിക്കപ്പെടാത്ത അഭിപ്രായവ്യത്യാസങ്ങൾ OpenAI-യുടെ സുരക്ഷാ ഉപദേശക സംഘത്തിന് (SAG) കൈമാറും. അത്യാധുനിക മോഡലുകളുടെ ശേഷികളും സുരക്ഷാ സംവിധാനങ്ങളും വിലയിരുത്തുകയും, ഞങ്ങളുടെ പ്രിപെയർഡ്നസ് ഫ്രെയിംവർക്ക് മേൽനോട്ടം വഹിക്കുകയും, OpenAI നേതൃത്വത്തിന് നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകുകയും ചെയ്യുന്ന കമ്പനിയിലെ മുതിർന്ന ഉദ്യോഗസ്ഥരുടെ ഒരു സംഘമാണിത്. SAG-ക്കുള്ളിലെ അഭിപ്രായവ്യത്യാസങ്ങളോ അതിന്റെ തീരുമാനങ്ങളിലുള്ള ജീവനക്കാരുടെ എതിർപ്പുകളോ OpenAI നേതൃത്വത്തിന് മുന്നിലേക്ക് എത്തിക്കും. വിവരങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്തേണ്ടതില്ലെന്നോ അല്ലെങ്കിൽ വെളിപ്പെടുത്തൽ ആവശ്യമില്ലെന്നോ ഉള്ള തീരുമാനങ്ങൾ സുരക്ഷാ, അലൈൻമെന്റ് നേതൃത്വവുമായും, സാധ്യമായ പരിധി വരെ പ്രസക്തരായ സാങ്കേതിക ജീവനക്കാരുമായും പങ്കിടും.
ഈ വെളിപ്പെടുത്തൽ പ്രക്രിയ പ്രായോഗികമായി എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് മനസ്സിലാക്കുന്നതിനനുസരിച്ച് ഞങ്ങൾ അത് പരിഷ്കരിച്ചേക്കാം. മാറ്റങ്ങളെല്ലാം ഈ കുറിപ്പിൽ രേഖപ്പെടുത്തും.
ഓരോ സമ്പൂർണ റിപ്പോർട്ടിലും ഞങ്ങൾ നിരീക്ഷിച്ച പെരുമാറ്റം, അതിന്റെ തീവ്രതയും ബാഹ്യ പ്രത്യാഘാതങ്ങളും, അത് സംഭവിച്ച സാഹചര്യം, സംഭവിച്ച തീയതിയോ കാലയളവോ, ഞങ്ങൾ അത് കണ്ടെത്തിയ സമയം, ഉൾപ്പെട്ട മോഡലിനെക്കുറിച്ചോ മോഡലുകളെക്കുറിച്ചോ ഉള്ള പൊതുവിവരം എന്നിവ വിവരിക്കും. സാധ്യമാകുന്നിടത്ത് ഇനിപ്പറയുന്നവയും പങ്കിടും:
സംഭവത്തെക്കുറിച്ചുള്ള കൂടുതൽ വിവരങ്ങളും അതുമൂലമുണ്ടായ ദോഷങ്ങളും;
പൊരുത്തക്കേട് ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തിയ രീതിയും അന്വേഷണത്തിന്റെ വ്യാപ്തിയും;
അലൈൻമെന്റ് ഗവേഷണത്തിനും സാങ്കേതിക എഐ സുരക്ഷയ്ക്കും അതുണ്ടാക്കുന്ന പ്രത്യാഘാതങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ഞങ്ങളുടെ വിലയിരുത്തൽ;
ഈ ഉദാഹരണം ഉയർത്തുന്ന, ഉത്തരം ലഭിക്കാത്ത പ്രധാന ചോദ്യങ്ങൾ;
ഈ പെരുമാറ്റം പരിഹരിക്കാൻ ഞങ്ങൾ സ്വീകരിക്കുന്നതോ ആസൂത്രണം ചെയ്യുന്നതോ ആയ നടപടികൾ. അന്വേഷണം പൂർത്തിയാക്കുന്നതിനോ പരിഹാരം വികസിപ്പിക്കുന്നതിനോ മുമ്പ് പൊരുത്തക്കേട് സംബന്ധിച്ച റിപ്പോർട്ട് പ്രസിദ്ധീകരിച്ചേക്കാമെന്നതിനാൽ, വെളിപ്പെടുത്തുന്ന സമയത്ത് ഈ വിവരങ്ങൾ എല്ലായ്പ്പോഴും ലഭ്യമായിരിക്കണമെന്നില്ല.
ഉപഭോക്താക്കളുടെ സംവിധാന വിന്യാസങ്ങളിൽ സംഭവിക്കുന്ന പൊരുത്തക്കേടുകളെക്കുറിച്ച്, ഉപഭോക്തൃ സ്വകാര്യതയും ഞങ്ങളുടെ കരാർബാധ്യതകളും അനുവദിക്കുന്നത്ര വിവരങ്ങൾ പങ്കിടും.
ഇന്നത്തെ റിപ്പോർട്ടുകൾ അറിയാവുന്ന പൊരുത്തക്കേടുകളുടെയോ തുടരുന്ന അന്വേഷണങ്ങളുടെയോ സമഗ്ര വിവരണത്തിനു പകരം പ്രാരംഭ വെളിപ്പെടുത്തലുകളുടെ ഒരു കൂട്ടമാണ്. ഈ ചട്ടക്കൂട് ഉൾക്കൊള്ളുന്ന കേസുകളുടെ പൂർണ വ്യാപ്തിയോ തീവ്രതയോ പ്രതിനിധീകരിക്കാനല്ല ഈ പ്രാരംഭ റിപ്പോർട്ടുകൾ ഉദ്ദേശിക്കുന്നത്. ദൈർഘ്യമേറിയ അന്വേഷണമോ മൂന്നാം കക്ഷികളുമായുള്ള ഏകോപനമോ ആവശ്യമായ കൂടുതൽ സങ്കീർണമായ കേസുകൾ ഉൾപ്പെടെ, ഈ ചട്ടക്കൂടിന്റെ മാനദണ്ഡങ്ങൾ പാലിക്കുന്ന പൊരുത്തക്കേടുകൾ വെളിപ്പെടുത്താൻ ഞങ്ങൾ പ്രതിജ്ഞാബദ്ധരാണ്. ഈ ചട്ടക്കൂടിന് കീഴിൽ ഞങ്ങൾ തുടർച്ചയായി റിപ്പോർട്ടുകൾ പ്രസിദ്ധീകരിക്കും. റിപ്പോർട്ടിങ് സംബന്ധിച്ച പ്രതിബദ്ധതകൾ കൂടുതൽ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച് അവയെക്കുറിച്ചുള്ള കൂടുതൽ വിവരങ്ങളും പങ്കിടും.
