ပြင်ပစမ်းသပ်မှုများဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ ဘေးကင်းရေး ဂေဟစနစ်ကို ပိုမိုခိုင်မာစေခြင်း

OpenAI တွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် လွတ်လပ်သီးခြားပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော ပြင်ပအဖွဲ့အစည်း၏ အကဲဖြတ်မှုများသည် စွမ်းဆောင်ရည်အမြင့်ဆုံး AI ၏ ဘေးကင်းရေး ဂေဟစနစ်ကို ပိုမိုခိုင်မာစေရန် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သည်ဟု ယုံကြည်ပါသည်။ ပြင်ပအဖွဲ့အစည်း အကဲဖြတ်မှုများသည် အရေးကြီးသော ဘေးကင်းရေးစွမ်းရည်များနှင့် လျော့ပါးစေမှုများဆိုင်ရာ အဆိုများကို အတည်ပြုရန် သို့မဟုတ် ထပ်ဆောင်းအထောက်အထားပေးရန် စွမ်းဆောင်ရည်အမြင့်ဆုံး မော်ဒယ်များအပေါ် ပြုလုပ်သော အကဲဖြတ်မှုများ ဖြစ်ပါသည်။ ဤအကဲဖြတ်မှုများက ဘေးကင်းရေးဆိုင်ရာ အဆိုများကို အတည်ပြုပေးရန်၊ မမြင်ကွက်များမှ ကာကွယ်ရန်နှင့် စွမ်းရည်များ၊ အန္တရာယ်များနှင့်ပတ်သက်သော ပွင့်လင်းမြင်သာမှုကို တိုးမြှင့်ရန် ကူညီပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ စွမ်းဆောင်ရည်အမြင့်ဆုံး မော်ဒယ်များကို ပြင်ပကျွမ်းကျင်သူများ စမ်းသပ်နိုင်ရန် ဖိတ်ခေါ်ခြင်းအားဖြင့်လည်း ကျွန်ုပ်တို့၏ စွမ်းရည်အကဲဖြတ်မှုများနှင့် ကာကွယ်ရေးအစီအမံများ၏ နက်ရှိုင်းမှုအပေါ် ယုံကြည်မှုကို တည်ဆောက်ရန်နှင့် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော ဘေးကင်းရေး ဂေဟစနစ်ကို မြှင့်တင်ရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။

GPT‑4 စတင်မိတ်ဆက်ပြီးကတည်းက OpenAI သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များကို စမ်းသပ်ပြီး အကဲဖြတ်ရန် ပြင်ပမိတ်ဖက် အဖွဲ့အစည်းမျိုးစုံနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခဲ့ပါသည်။ အကျဉ်းချုပ်အားဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ ပြင်ပအဖွဲ့အစည်းနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုများမှာ ပုံစံသုံးမျိုး ရှိပါသည်-

• ဇီဝလုံခြုံရေး၊ ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး၊ AI ကိုယ်တိုင်တိုးတက်ရေးနှင့် လှည့်ကွက်ကြံစည်မှုကဲ့သို့သော အရေးကြီးသည့် စွမ်းဆောင်ရည်အမြင့်ဆုံး စွမ်းရည်နှင့် အန္တရာယ်နယ်ပယ်များအပေါ် လွတ်လပ်သီးခြား အကဲဖြတ်မှုများ
• ကျွန်ုပ်တို့က အန္တရာယ်ကို မည်သို့ အကဲဖြတ်ပြီး အဓိပ္ပာယ်ဖော်သည်ကို စစ်ဆေးသည့် နည်းလမ်းဗေဒ ပြန်လည်သုံးသပ်မှုများ
• ကျွမ်းကျင်သူများက မော်ဒယ်ကို လက်တွေ့ကမ္ဘာ SME တာဝန်များပေါ်တွင် တိုက်ရိုက်အကဲဖြတ်ပြီး ၎င်း၏စွမ်းရည်များနှင့် ဆက်စပ်ကာကွယ်ရေးအစီအမံများအပေါ် ကျွန်ုပ်တို့၏ အကဲဖြတ်မှုအတွက် ဖွဲ့စည်းထားသော အချက်အလက်များ ပံ့ပိုးပေးသည့် ဘာသာရပ်ဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူ (SME) စူးစမ်းစမ်းသပ်မှု¹

ဤဘလော့ဂ်တွင် ကျွန်ုပ်တို့က ဤပြင်ပအကဲဖြတ်မှုပုံစံတစ်ခုချင်းစီကို မည်သို့ အသုံးပြုသည်၊ အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသည်၊ ၎င်းတို့က deployment ဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို မည်သို့ သက်ရောက်ပုံနှင့် ဤပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုများကို ဖွဲ့စည်းရာတွင် ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုသော မူများကို ရှင်းပြထားပါသည်။ ပွင့်လင်းမြင်သာမှုကို အလေးထားသော စိတ်ဓာတ်ဖြင့် ပြင်ပစမ်းသပ်သူများနှင့် ကျွန်ုပ်တို့ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကို ထိန်းညှိသော လျှို့ဝှက်ထားရှိမှုနှင့် ထုတ်ဝေမှုဆိုင်ရာ စည်းကမ်းချက်များအကြောင်းကိုလည်း ပိုမိုမျှဝေထားပါသည်။

ပြင်ပအကဲဖြတ်သူများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ အတွင်းပိုင်းလုပ်ငန်းစဉ်များနှင့်အတူ လွတ်လပ်သော အကဲဖြတ်မှုအလွှာတစ်ခု ထပ်မံထည့်သွင်းပေးပြီး တင်းကျပ်တိကျမှုကို ပိုမိုအားကောင်းစေကာ ကိုယ်တိုင်အတည်ပြုသည့် ဘက်လိုက်မှုများမှ ထပ်ဆောင်းကာကွယ်မှု ပေးပါသည်။ ၎င်းတို့၏ အမြင်များသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ ကိုယ်ပိုင်အကဲဖြတ်မှုများနှင့်အတူ ထပ်ဆောင်းအထောက်အထားများ ပေးပြီး အားကောင်းသော စနစ်များအတွက် တာဝန်ယူမှုရှိသော deployment ဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် အထောက်အကူ ဖြစ်စေပါသည်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် ပြင်ပအကဲဖြတ်မှုများကို ခံနိုင်ရည်ရှိသော ဘေးကင်းရေး ဂေဟစနစ်ကို တည်ဆောက်ခြင်း⁠ ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအဖြစ်လည်း မြင်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ အဖွဲ့များသည် စွမ်းရည်နှင့် အန္တရာယ်နယ်ပယ်အမျိုးမျိုးအပေါ် အတွင်းပိုင်းစမ်းသပ်မှုများကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ပြုလုပ်ကြသော်လည်း လွတ်လပ်သော အဖွဲ့အစည်းများသည် ထပ်ဆောင်းသော အမြင်များနှင့် နည်းလမ်းဗေဒဆိုင်ရာ ချဉ်းကပ်မှုများကို ယူဆောင်လာပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့နှင့်အတူ စွမ်းဆောင်ရည်အမြင့်ဆုံး မော်ဒယ်များကို ပုံမှန် အကဲဖြတ်နိုင်သော အရည်အချင်းပြည့်မီသည့် အကဲဖြတ်အဖွဲ့အစည်းများ၏ ကွဲပြားစုံလင်သော အုပ်စုကို ကျွန်ုပ်တို့က ပံ့ပိုးရန် ကြိုးပမ်းပါသည်။

နောက်ဆုံးအနေဖြင့် ဤအချက်အလက်များက ကျွန်ုပ်တို့၏ ဘေးကင်းရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို မည်သို့ ပုံဖော်ပေးသည်ကို ပွင့်လင်းမြင်သာစွာ ဖော်ပြရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ ပြင်ပအကဲဖြတ်မှုများကို ကျွန်ုပ်တို့ ပုံမှန် အများပြည်သူသို့ ထုတ်ပြန်ပါသည် — ဥပမာအားဖြင့် deployment မတိုင်မီ အကဲဖြတ်မှုများ၏ အကျဉ်းချုပ်များကို စနစ်ကဒ်များတွင် ထည့်သွင်းခြင်းနှင့် လျှို့ဝှက်ထားရှိမှု၊ တိကျမှန်ကန်မှု ပြန်လည်သုံးသပ်မှုများပြီးနောက် အကဲဖြတ်အဖွဲ့အစည်းများက ပိုမိုအသေးစိတ်သော လုပ်ငန်းများကို ထုတ်ဝေရာတွင် ပံ့ပိုးပေးခြင်းတို့ ဖြစ်ပါသည်။ ဤပွင့်လင်းမြင်သာမှုသည် ပြင်ပအချက်အလက်များက ကျွန်ုပ်တို့၏ စွမ်းရည်အကဲဖြတ်မှုများနှင့် ကာကွယ်ရေးအစီအမံများကို မည်သို့ ပုံဖော်ပေးသည်ကို ပြသခြင်းအားဖြင့် ယုံကြည်မှု တည်ဆောက်ပေးပါသည်။

ယုံကြည်စိတ်ချရသော အသုံးပြုခွင့်၊ ပွင့်လင်းမြင်သာမှုနှင့် ဗဟုသုတမျှဝေမှုတို့အပေါ် တည်ဆောက်ထားသော ဆက်လက်တည်မြဲသည့် ဆက်ဆံရေးများသည် ပေါ်ပေါက်လာသော အန္တရာယ်များအပေါ် ဂေဟစနစ်တစ်ခုလုံးက ကြိုတင်အသင့်ရှိနေနိုင်စေရန် ကူညီပေးသကဲ့သို့ ပိုမိုခိုင်မာသော စံနှုန်းများနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်အမြင့်ဆုံး AI စနစ်များအတွက် ပိုမိုသိမြင်နားလည်သော အုပ်ချုပ်မှုကို လိုအပ်သည့် လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး လက်တွေ့အသုံးဝင်သော အကဲဖြတ်မှုများကိုလည်း မြှင့်တင်ပေးပါသည်။

GPT‑4⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) ကို စတင်မိတ်ဆက်ချိန်မှစ၍ ကျွန်ုပ်တို့သည် deployment မတိုင်မီ အစောပိုင်း မော်ဒယ် checkpoint များအပေါ် လွတ်လပ်သီးခြား အကဲဖြတ်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးခဲ့ပါသည်။ ထိုအချိန်မှစ၍ ကျွန်ုပ်တို့သည် အရေးကြီးသည့် စွမ်းဆောင်ရည်အမြင့်ဆုံး စွမ်းရည်နှင့် အန္တရာယ်နယ်ပယ်များအတွက် အကဲဖြတ်မှုဆိုင်ရာ အတွေ့အကြုံနက်ရှိုင်းသော ပြင်ပအဖွဲ့အစည်းမျိုးစုံနှင့် လုပ်ငန်းကို တိုးချဲ့ဆောင်ရွက်လာခဲ့ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် လွတ်လပ်သီးခြား လက်ဘ်လုပ်ငန်းကို ပြင်ပအဖွဲ့များက မိမိတို့၏ နည်းလမ်းများကို အသုံးပြု၍ သီးခြား စွမ်းဆောင်ရည်အမြင့်ဆုံး စွမ်းရည်တစ်ခုနှင့်ဆိုင်သော အဆို သို့မဟုတ် အကဲဖြတ်ချက်တစ်ခု ထွက်ပေါ်လာစေရန် ပြုလုပ်သော ဖွင့်လှစ်ထားသည့် စမ်းသပ်မှုအဖြစ် သတ်မှတ်ပါသည်။

ဥပမာအနေဖြင့် GPT‑5⁠ အတွက် OpenAI သည် long horizon autonomy၊ လှည့်ကွက်ကြံစည်မှု၊ လှည့်ဖြားမှုနှင့် oversight subversion၊ wet lab planning feasibility နှင့် တိုက်ခိုက်ရေးဆိုင်ရာ ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး အကဲဖြတ်မှုများကဲ့သို့သော အရေးကြီးသော အန္တရာယ်နယ်ပယ်များတစ်လျှောက် ပြင်ပစွမ်းရည် အကဲဖြတ်မှု အစုအဖွဲ့ကျယ်ပြန့်တစ်ခုကို ညှိနှိုင်းဆောင်ရွက်ခဲ့ပါသည်။

ဤလွတ်လပ်သီးခြား အကဲဖြတ်မှုများသည် OpenAI ၏ ကြိုတင်ပြင်ဆင်ထားခြင်းဆိုင်ရာ ဖွဲ့စည်းမှုနှင့်အညီ ပြုလုပ်သော အကဲဖြတ်မှုများကို ဖြည့်စွက်ပေးပြီး METR ၏ time horizon evaluation⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) သို့မဟုတ် SecureBio ၏ Virology Capabilities Test (VCT)⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) အကဲဖြတ်မှုကဲ့သို့သော benchmark များလည်း ပါဝင်ပါသည်။

ဤအကဲဖြတ်မှုများကို ပံ့ပိုးရန်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် အစောပိုင်း မော်ဒယ် checkpoint များသို့ လုံခြုံသော အသုံးပြုခွင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့ တွေ့မြင်နေရသော စွမ်းရည်တိုးတက်မှုများကို ပိုမိုတိကျစေရန် ရွေးချယ်ထားသော အကဲဖြတ်ရလဒ်များ၊ လိုအပ်သည့်နေရာတွင် zero-data retention နှင့် လျော့ပါးစေမှုနည်းပါးသည့် မော်ဒယ်များကို ပံ့ပိုးပေးခဲ့ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးနှင့် ဇီဝဘေးကင်းရေး နယ်ပယ်များတွင် စမ်းသပ်သော အဖွဲ့အစည်းများသည် အတွင်းခံစွမ်းရည်များကို စူးစမ်းရန် ဘေးကင်းရေး လျော့ပါးစေမှုများ ပါဝင်သည့် မော်ဒယ်များနှင့် မပါဝင်သည့် မော်ဒယ်များ နှစ်မျိုးလုံးကို စမ်းသပ်ခဲ့ကြပါသည်။ အခြားအဖွဲ့အစည်းအချို့သည် မော်ဒယ်၏ ကျိုးကြောင်းသင့်လျော်စွာ စဉ််းစားပေးသော လမ်းကြောင်းများကို စစ်ဆေးနိုင်ရန် တိုက်ရိုက် အတွေးကွင်းဆက် အသုံးပြုခွင့်လည်း ရရှိခဲ့ပါသည်။ ဤပိုမိုပွင့်လင်းမြင်သာသော ခြေလှမ်းကြောင့် အကဲဖြတ်သူများသည် chain-of-thought ကို ဖတ်ရှုခြင်းမှသာ ခွဲခြားသိနိုင်မည့် sandbagging² သို့မဟုတ် လှည့်ကွက်ကြံစည်သော အပြုအမူများကို ဖော်ထုတ်နိုင်ခဲ့ပါသည်။ အသုံးပြုခွင့်ကို လုံခြုံရေးထိန်းချုပ်မှုများဖြင့် ပေးအပ်ခဲ့ပြီး မော်ဒယ်စွမ်းရည်များနှင့် စမ်းသပ်မှုလိုအပ်ချက်များ တိုးတက်ပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ ထိုထိန်းချုပ်မှုများကို ကျွန်ုပ်တို့ ဆက်လက် အပ်ဒိတ်လုပ်နေပါသည်။

အချို့အခြေအနေများတွင် ပြင်ပအကဲဖြတ်သူများသည် နည်းလမ်းဗေဒဆိုင်ရာ ပြန်လည်သုံးသပ်မှုကို ပေးရန် သင့်လျော်သော အနေအထားတွင်ရှိပြီး စွမ်းဆောင်ရည်အမြင့်ဆုံး လက်ဘ်များက အန္တရာယ်အကဲဖြတ်ရန် အားထားသော မူဘောင်များနှင့် အထောက်အထားများအပေါ် ထပ်ဆောင်းအမြင်များ ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် gpt-oss⁠ စတင်မိတ်ဆက်စဉ်တွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် Estimating worst case frontier risks of open weight LLMs⁠ တွင် ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း အများသုံးနိုင်ရန် ပြုလုပ်ပေးထားသော မော်ဒယ်ဝိတ်များအတွက် အဆိုးဆုံးဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော စွမ်းရည်များကို ခန့်မှန်းရန် adversarial fine-tuning ကို အသုံးပြုခဲ့ပါသည်။ အဓိက ဘေးကင်းရေးမေးခွန်းမှာ မကောင်းမွန်သော ရည်ရွယ်ချက်ရှိသူတစ်ဦးသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ ကြိုတင်ပြင်ဆင်ထားခြင်းဆိုင်ရာ ဖွဲ့စည်းမှုအောက်တွင် bio သို့မဟုတ် cyber ကဲ့သို့သော နယ်ပယ်များတွင် High capability သို့ ရောက်ရှိစေရန် မော်ဒယ်ကို fine-tune လုပ်နိုင်မလားဆိုသော အချက် ဖြစ်ပါသည်။ ဤအရာသည် အရင်းအမြစ်များစွာလိုအပ်သော adversarial fine-tuning လိုအပ်သောကြောင့် အလားတူလုပ်ငန်းကို ပြန်လည်လုပ်ဆောင်မည့်အစား ကျွန်ုပ်တို့၏ အတွင်းပိုင်းနည်းလမ်းများနှင့် ရလဒ်များကို ပြန်လည်သုံးသပ်ကာ အကြံပြုချက်များ ပေးရန် ပြင်ပအကဲဖြတ်သူများကို ဖိတ်ခေါ်ခဲ့ပါသည်။

ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အကဲဖြတ် rollout များ၊ adversarial fine tuning အတွက် ချဉ်းကပ်ပုံအသေးစိတ်များကို ရက်သတ္တပတ်အတော်ကြာ မျှဝေခြင်းနှင့် အဆိုးဆုံးဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ရှေ့ပြေးအန္တရာယ်များအတွက် နည်းလမ်းဗေဒနှင့် အကဲဖြတ်မှုများကို တိုးတက်စေမည့် ဖွဲ့စည်းထားသော အကြံပြုချက်များ စုဆောင်းခြင်းတို့ ပါဝင်ခဲ့ပါသည်။ အကဲဖြတ်သူများထံမှ တုံ့ပြန်ချက်များကြောင့် နောက်ဆုံး adversarial fine-tuning လုပ်ငန်းစဉ်တွင် ပြောင်းလဲမှုများ ဖြစ်ပေါ်ခဲ့ပြီး နည်းလမ်းဗေဒဆိုင်ရာ အတည်ပြုမှု၏ တန်ဖိုးကိုလည်း ပြသခဲ့ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့ လက်ခံကျင့်သုံးခဲ့သော အချက်များကို gpt-oss အတွက် စာတမ်းနှင့် စနစ်ကဒ်တွင် မှတ်တမ်းတင်ခဲ့ပြီး မလက်ခံခဲ့သော အချက်များအတွက်လည်း အကြောင်းပြချက်များ ပေးထားပါသည်။

ဤနေရာတွင် လွတ်လပ်သီးခြား အကဲဖြတ်မှုများထက် နည်းလမ်းဗေဒ ပြန်လည်သုံးသပ်မှုသည် ပိုမိုသင့်လျော်ခဲ့ပါသည်။ အကဲဖြတ်မှုများတွင် အကြီးစား အဆိုးဆုံးဖြစ်နိုင်ခြေ စမ်းသပ်မှုများကို လုပ်ဆောင်ရပြီး ယင်းအတွက် အဓိက AI လက်ဘ်များအပြင်ဘက်တွင် များသောအားဖြင့် မရနိုင်သည့် အခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် နည်းပညာကျွမ်းကျင်မှုများ လိုအပ်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် လွတ်လပ်သီးခြား အကဲဖြတ်မှုများသည် အဆိုးဆုံးဖြစ်နိုင်ခြေအခြေအနေများအပေါ် တိုက်ရိုက် နားလည်မှုရရှိစေရန် အထောက်အကူပြုနိုင်ခြေ နည်းမည်ဖြစ်ပြီး ပြင်ပအကဲဖြတ်သူများကို အဆိုများ၏ အတည်ပြုမှုအပေါ် အာရုံစိုက်စေခြင်းက ပိုမိုထိရောက်ခဲ့ပါသည်။ ပြင်ပအကဲဖြတ်သူများသည် နည်းလမ်းများနှင့် အထောက်အထားများကို ပြန်လည်သုံးသပ်ခဲ့ပြီး⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် အရေးပါတဲ့ ကွာဟချက်များကို ဖော်ထုတ်ပြသခဲ့ကာ ၎င်းတို့ကို အကြံပြုချက် feedback loop ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအဖြစ် ဖြေရှင်းခဲ့ပါသည်။ ဤချဉ်းကပ်ပုံကို ပြင်ပအဖွဲ့အစည်းတစ်ခုက ကိုယ်တိုင် တိုက်ရိုက်အကဲဖြတ်မှု မလုပ်ဆောင်နိုင်လောက်အောင် access သို့မဟုတ် infrastructure လိုအပ်ချက်များကြောင့် လက်တွေ့မကျသော အခြားလမ်းကြောင်းများသို့လည်း တိုးချဲ့ရန်၊ သို့မဟုတ် ပြင်ပအကဲဖြတ်မှုများ မရှိသေးသည့် နေရာများတွင်လည်း အသုံးချရန် ကျွန်ုပ်တို့ မျှော်လင့်ပါသည်။

ပြင်ပကျွမ်းကျင်သူများနှင့် ကျွန်ုပ်တို့ ဆက်သွယ်ပူးပေါင်းသော နောက်ထပ်နည်းလမ်းတစ်ခုမှာ ဘာသာရပ်ဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူ (SME) စူးစမ်းစမ်းသပ်မှု ဖြစ်ပြီး ထိုနေရာတွင် ကျွမ်းကျင်သူများက မော်ဒယ်ကို တိုက်ရိုက် အကဲဖြတ်ကာ ၎င်း၏စွမ်းရည်များအပေါ် ကျွန်ုပ်တို့၏ အကဲဖြတ်မှုအတွက် စစ်တမ်းများမှတစ်ဆင့် ဖွဲ့စည်းထားသော အချက်အလက်များ ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ၎င်းသည် သီးခြားကာကွယ်ရေးအစီအမံများကို ဖိအားပေးစမ်းသပ်ရန် ရည်ရွယ်သော ထိုးဖောက်စမ်းသပ်ခြင်း⁠ နှင့် မတူပါ။ ၎င်းကြောင့် Preparedness Framework အကဲဖြတ်မှုများကို ဒိုမိန်းအလိုက် ကျွမ်းကျင်သူအမြင်များ၊ ကျွမ်းကျင်သူ judgement နှင့် လက်တွေ့ကမ္ဘာ context များဖြင့် ဖြည့်စွက်ပေးနိုင်ပြီး static evaluation များသာဖြင့် မဖမ်းမိနိုင်သည့် အချက်များကို ထင်ဟပ်စေပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် ChatGPT Agent နှင့် GPT‑5 အတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် ဘာသာရပ်ဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူအဖွဲ့တစ်ဖွဲ့ကို helpful-only model³ အသုံးပြု၍ ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ပိုင် end-to-end bio scenario များကို စမ်းကြည့်ရန် ဖိတ်ခေါ်ခဲ့ပါသည်။ ၎င်းတို့သည် မော်ဒယ်က ၎င်းတို့၏ scenario များအတွင်း ပေးထားသော လမ်းညွှန်မှု၏ အသုံးဝင်မှုအပေါ် အခြေခံ၍ မိမိတို့ကဲ့သို့သော ကျွမ်းကျင်သူတစ်ဦးကို အတွေ့အကြုံနည်းသော beginner တစ်ဦးနှင့် နှိုင်းယှဉ်လျှင် မည်မျှ မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်ကို အမှတ်ပေးခဲ့ပါသည်။ ရည်မှန်းချက်မှာ စနစ်သည် စိတ်အားထက်သန်သော beginner တစ်ဦးကို ကျွမ်းကျင်စွာ ဆောင်ရွက်နိုင်မှုနှင့် ပိုမိုနီးကပ်လာစေရန် လက်တွေ့အားဖြင့် မည်မျှ ရွှေ့ပေးနိုင်သည်အပေါ် ထပ်ဆောင်းအချက်အလက် ရယူရန် ဖြစ်ပါသည်။ SME များသည် ၎င်းတို့ ကိုယ်တိုင် ဖန်တီးထားသော လက်တွေ့ workflow များအောက်တွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ “novice uplift” အဆိုများကို ဖိအားပေးစမ်းသပ်ခဲ့ပြီး မော်ဒယ်က အကြောင်းအရာအလိုက်၊ အဆင့်လိုက် အကူအညီ ပေးခဲ့သော နေရာများနှင့် အကျဉ်းချုပ်သာ ပေးခဲ့သော နေရာများအပေါ် အသေးစိတ်တုံ့ပြန်ချက်များ ပေးခဲ့ပါသည်။ ဤကျွမ်းကျင်သူ စူးစမ်းစမ်းသပ်မှုကို ဤမော်ဒယ်များ deployment အတွက် စုစုပေါင်းအကဲဖြတ်မှု၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအဖြစ် ထည့်သွင်းခဲ့ပြီး စတင်မိတ်ဆက်မှုနှစ်ခုစလုံးအတွက် စနစ်ကဒ်များတွင်လည်း မျှဝေခဲ့ပါသည်။

ပွင့်လင်းမြင်သာမှုကို အလေးထားသော စိတ်ဓာတ်ဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့နှင့် အလုပ်လုပ်သောအခါ ပြင်ပအကဲဖြတ်သူများက သဘောတူရသည့် အချက်များနှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုများကို ဦးတည်ပေးသော မူများအကြောင်းကို ပိုမိုမျှဝေလိုပါသည်-

• ဂရုတစိုက် သတ်မှတ်ထားသော လျှို့ဝှက်ထားရှိမှုနယ်နိမိတ်များနှင့်အတူ ပွင့်လင်းမြင်သာမှု: ပြင်ပအကဲဖြတ်သူများသည် ၎င်းတို့၏ အကဲဖြတ်မှုများကို ပံ့ပိုးရန် လျှို့ဝှက်၊ အများသိမဟုတ်သော အချက်အလက်များ မျှဝေနိုင်စေရန် non-disclosure agreement များ လက်မှတ်ရေးထိုးရပါသည်။ ဤပို့စ်၏ နောက်ဆက်တွဲ⁠ တွင် ထုတ်ဝေခွင့်နှင့် ပြန်လည်သုံးသပ်မှုဆိုင်ရာ မျှော်မှန်းချက်များကို ရှင်းလင်းဖော်ပြထားသော ပြင်ပအကဲဖြတ်သူများနှင့် စာချုပ်များမှ သက်ဆိုင်ရာ အပိုဒ်များကို ထည့်သွင်းထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပွင့်လင်းမြင်သာမှု မူအပေါ် အခြေခံပြီး လျှို့ဝှက်အချက်အလက် သို့မဟုတ် ဉာဏပစ္စည်းပိုင်ဆိုင်မှုကို မထိခိုက်စေဘဲ ဘေးကင်းရေးနှင့် ဆက်စပ်အကဲဖြတ်မှုများအပေါ် နားလည်မှုတိုးစေမည့် ထုတ်ဝေမှုကို ဖြစ်နိုင်သမျှ ပံ့ပိုးရန် ကြိုးပမ်းပါသည်။ ဤအပိုင်းအဖြစ် ကျွန်ုပ်တို့သည် လျှို့ဝှက်ထားရှိမှုနှင့် အချက်အလက်မှန်ကန်မှု နှစ်မျိုးစလုံးကို သေချာစေရန် ပြင်ပအကဲဖြတ်မှုများမှ ထုတ်ဝေချက်များကို ပြန်လည်သုံးသပ်ပြီး အတည်ပြုပါသည်။ လွန်ခဲ့သော နှစ်အနည်းငယ်အတွင်း ပြင်ပအကဲဖြတ်သူအချို့သည် system card များတွင် ကျွန်ုပ်တို့ ထုတ်ဝေသော assessment summary များနှင့်အတူ ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းများကို ထုတ်ဝေခဲ့ကြပါသည်။ လျှို့ဝှက်ထားရှိမှုနှင့် တိကျမှန်ကန်မှုအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ ပြန်လည်သုံးသပ်ပြီးနောက် ထုတ်ဝေထားသော အလုပ်များ၏ ဥပမာအချို့မှာ [METR GPT‑5 report ⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်), OpenAI o1 အပေါ် Apollo Research ၏ အစီရင်ခံစာ⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်), Irregular GPT‑5 Assessment⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်)]
• စဉ်းစားချင့်ချိန်ထားသော အချက်အလက်ဖွင့်ချခြင်းနှင့် လုံခြုံသော၊ အာရုံစိုက်စောင့်ရှောက်ရသော အသုံးပြုခွင့်: မူလအနေဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် အများပြည်သူသို့ ထုတ်ပြန်ရန် သို့မဟုတ် ထုတ်လုပ်မှုအတွက် အဆင်သင့်ဖြစ်ရန် ရည်ရွယ်ထားသော အချက်အလက်များနှင့် မော်ဒယ်များသို့ အသုံးပြုခွင့်ကို ပေးပါသည်။ အကဲဖြတ်မှုများအတွက် လိုအပ်လာပါက helpful-only model များ သို့မဟုတ် အများသိမဟုတ်သော အချက်အလက်များကဲ့သို့ ပိုမိုနက်ရှိုင်းသော အသုံးပြုခွင့်ကို ပေးပါသည်။ OpenAI သည် အရေးကြီးသော ဘေးကင်းရေးမေးခွန်းများအတွက် လိုအပ်သည့် နေရာများတွင် ပြင်ပအကဲဖြတ်သူများအား ဤအသုံးပြုခွင့်ပုံစံများကို ပံ့ပိုးပေးခဲ့ပါသည်။ အရေးကြီးသည်မှာ ဤသို့ အာရုံစိုက်စောင့်ရှောက်ရသော အသုံးပြုခွင့်အမျိုးအစားများအတွက် တင်းကျပ်သော လုံခြုံရေးအစီအမံများ လိုအပ်ပြီး မော်ဒယ်စွမ်းရည်များနှင့် စမ်းသပ်မှုလိုအပ်ချက်များ တိုးတက်ပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ ထိုထိန်းချုပ်မှုများကို ကျွန်ုပ်တို့ ဆက်လက် အပ်ဒိတ်လုပ်နေပါသည်။
• မျှတသော ငွေကြေးအကျိုးပြုစနစ်များ: ပြင်ပအဖွဲ့အစည်း အကဲဖြတ်မှု ဂေဟစနစ်သည် ငွေကြေးပံ့ပိုးမှုကောင်းမွန်ပြီး ရေရှည်တည်တံ့ရန် အရေးကြီးသည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ ယုံကြည်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ပြင်ပအကဲဖြတ်သူအားလုံးကို လုပ်ခပေးချေပြီး အဖွဲ့အစည်း၏ သဘောထားမူပေါ်မူတည်၍ အချို့က ငြင်းဆိုကြပါသည်။ ပေးချေမှုပုံစံများတွင် တိုက်ရိုက်ငွေပေးချေမှုနှင့်/သို့မဟုတ် API credit များမှတစ်ဆင့် မော်ဒယ်အသုံးပြုမှုကုန်ကျစရိတ်ကို လျှော့ချပေးခြင်းများ ပါဝင်ပါသည်။ မည်သည့်ပေးချေမှုမျှ ပြင်ပအဖွဲ့အစည်း အကဲဖြတ်မှု၏ ရလဒ်ပေါ် မည်သည့်အခါမျှ မမူတည်ပါ။

ပေါင်းစည်းကြည့်လျှင် ဤအချက်များသည် ပြင်ပအဖွဲ့အစည်း အကဲဖြတ်မှုများက အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို ကာကွယ်ရင်း AI ဘေးကင်းရေးတွင် ပွင့်လင်းမြင်သာမှုကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်စေသကဲ့သို့ ပြင်ပအကဲဖြတ်သူများအနေဖြင့် ၎င်းတို့၏ အချိန်အတွက် လုပ်ခရရှိနိုင်မည့် လမ်းကြောင်းများကိုလည်း ဖန်တီးပေးပါသည်။

ရှေ့သို့ ကြည့်မည်ဆိုလျှင် ကျွန်ုပ်တို့သည် စွမ်းဆောင်ရည်အမြင့်ဆုံး AI စနစ်များအတွက် ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် အသုံးဝင်သော အကဲဖြတ်မှုများ ပြုလုပ်နိုင်သည့် အဖွဲ့အစည်းများ၏ ဂေဟစနစ်ကို ဆက်လက်ခိုင်မာစေရန် လိုအပ်ကြောင်း မြင်ပါသည်။ ထိရောက်သော ပြင်ပအကဲဖြတ်မှုသည် အထူးပြုကျွမ်းကျင်မှု၊ တည်ငြိမ်သော ရန်ပုံငွေနှင့် တင်းကျပ်သော နည်းလမ်းဗေဒလိုအပ်ပါသည်။ အရည်အချင်းပြည့်မီသော အကဲဖြတ်အဖွဲ့အစည်းများတွင် ဆက်လက်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံခြင်း၊ တိုင်းတာမှုသိပ္ပံ တိုးတက်စေခြင်းနှင့် အာရုံစိုက်စောင့်ရှောက်ရသော အသုံးပြုခွင့်အတွက် လုံခြုံရေး ပံ့ပိုးခြင်းတို့သည် အကဲဖြတ်မှုများက မော်ဒယ်စွမ်းရည် တိုးတက်မှုနှုန်းနှင့်အညီ လိုက်ပါနိုင်စေရန် မဖြစ်မနေ အရေးပါပါလိမ့်မည်။

ပြင်ပအဖွဲ့အစည်း အကဲဖြတ်မှုများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ ဘေးကင်းရေးလုပ်ငန်းထဲသို့ ပြင်ပအမြင်များကို ယူဆောင်လာသော နည်းလမ်းတစ်ခု ဖြစ်ပြီး အခြားယန္တရားများနှင့်အတူ လုပ်ဆောင်နေပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဖွဲ့စည်းထားသော ထိုးဖောက်စမ်းသပ်ခြင်း ကြိုးပမ်းမှုများ၊ collective alignment project များ⁠၊ U.S. CAISI နှင့် UK AISI⁠ တို့နှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုများ၊ ထို့ပြင် စိတ်ကျန်းမာရေးနှင့် သုံးစွဲသူကောင်းကျိုးအတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏ လုပ်ငန်းများကို လမ်းညွှန်ကူညီရန် Global Physician Network⁠ နှင့် Expert Council on Well-Being and AI⁠ ကဲ့သို့သော အကြံပေးအဖွဲ့များနှင့်လည်း ပြင်ပကျွမ်းကျင်သူများနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ပါသည်။ ဤကြိုးပမ်းမှုများသည် မတူညီသော ကျွမ်းကျင်မှုအမျိုးအစားများကို ပံ့ပိုးပေးပြီး အဆင့်မြင့် AI စနစ်များကို အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် အုပ်ချုပ်ခြင်းအတွက် ပိုမိုကျယ်ပြန့်ပြီး ပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချရသော အခြေခံတစ်ခုကို အားပေးထောက်ပံ့ပေးပါသည်။

အောက်ပါအရာများသည် deployment မတိုင်မီ အကဲဖြတ်မှုများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့နှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်သော ပြင်ပအဖွဲ့အစည်းများနှင့် သဘောတူညီချက်များမှ ဥပမာပြထားသော အပိုဒ်များ ဖြစ်ပါသည်။