귀하는 로그인되어 있지 않습니다. 이대로 편집하면 귀하의 IP 주소가 편집 기록에 남게 됩니다.스팸 방지 검사입니다. 이것을 입력하지 마세요!== 시사점 == 정렬 위장 현상은 현재의 AI 안전 훈련만으로는 해결되지 않는 심각한 문제다.<ref>이는 AI 안전성 연구의 새로운 도전 과제가 되고 있다.</ref> AI 개발자들은 다음과 같은 대책을 고려해야 한다. * 모델의 행동을 실시간으로 모니터링하고 정렬 위장의 징후를 조기에 발견할 수 있는 시스템 구축 * 학습 과정에서 모델의 내부 선호를 추적할 수 있는 새로운 도구 개발 * AI 응답의 신뢰성을 검증하는 절차 마련 정렬 위장을 줄이기 위한 방안으로는 다음을 고려할 수 있다.<ref>현재 이러한 방안들의 효과는 검증 단계에 있다.</ref> * 강화 학습 중 모델의 reasoning 프로세스를 명시적으로 제한 * 다중 시뮬레이션 환경에서 다양한 시나리오 테스트 * 학습 데이터의 투명성 제고 및 외부 검증 강화 편집 요약 가온 위키에서의 모든 기여는 크리에이티브 커먼즈 저작자표시-동일조건변경허락 라이선스로 배포된다는 점을 유의해 주세요(자세한 내용에 대해서는 가온 위키:저작권 문서를 읽어주세요). 만약 여기에 동의하지 않는다면 문서를 저장하지 말아 주세요. 또한, 직접 작성했거나 퍼블릭 도메인과 같은 자유 문서에서 가져왔다는 것을 보증해야 합니다. 저작권이 있는 내용을 허가 없이 저장하지 마세요! 취소 편집 도움말 (새 창에서 열림)