When a model behaves in unexpected ways, we want to know why, but its intent cannot be observed directly, and its self-reports may be rationalizations. We introduce comparative motivation profiles, which treat intent as propensity: we edit the model's beliefs about facts that a hypothesized motivation would depend on and measure how its behavior changes. To keep artifacts of the editing method from driving the result, we edit two minimally different hypotheses in the same way, with matched amplify and suppress edits; we call this symmetric belief editing. We apply it to alignment faking in four open-weight model organisms, contrasting scheming, which tracks the training consequences of compliance, with performative misalignment, which tracks what researchers expect to observe, and edit beliefs with synthetic document fine-tuning (SDF), activation steering, and prompting. Under SDF, amplifying performative beliefs raises alignment faking on every model, while scheming edits move it less or shift compliance in the monitored and unmonitored conditions alike. Steering on model organisms changes compliance along the expectation-tracking direction but mainly the reasoning along the consequence-tracking direction, and prompting agrees. In these organisms, alignment faking follows what the models infer their evaluators expect, which puts it closer to sycophancy than to deceptive alignment.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
【博士论文】弥合多模态基础模型与世界模型之间的鸿沟
白话attention综述(上)
AINLP
12+阅读 · 2019年12月14日
论文浅尝 | Interaction Embeddings for Prediction and Explanation
开放知识图谱
11+阅读 · 2019年2月1日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
《美空军2026条令文件:对海压制作战》
专知会员服务
23+阅读 · 11月9日
人工智能与战争的未来
专知会员服务
10+阅读 · 11月8日
《Agent Mosaic:识别智能体LLM系统中的机密泄露》
专知会员服务
10+阅读 · 11月8日
人工智能在军事教育中的应用:若干视角与经验
专知会员服务
11+阅读 · 11月6日
“星链”减速与不断适应的乌克兰
专知会员服务
9+阅读 · 11月6日
美国中期选举之后:帕兰提尔面临不确定性?
专知会员服务
6+阅读 · 11月6日
相关VIP内容
【博士论文】弥合多模态基础模型与世界模型之间的鸿沟
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员