OpenAI ha implementado nuevas políticas de seguridad enfocadas en contener incidentes durante la prueba de modelos. Estas medidas incluyen un monitoreo más detallado durante el desarrollo y un mayor énfasis en la alineación y seguridad tras el entrenamiento.
La compañía destacó que, a medida que los modelos se vuelven más capaces, los riesgos asociados a su desarrollo y prueba también aumentan. En este contexto, OpenAI enfatiza que sus estándares de monitoreo y seguridad deben adelantarse a estos riesgos en una entrada de blog.
Nuevas Medidas de Seguridad
Estas nuevas medidas son uno de los primeros cambios públicos en las prácticas de seguridad de OpenAI desde el incidente de Hugging Face, que fue divulgado el 21 de julio. Aunque no son una respuesta directa a dicho incidente, también fueron motivadas por las capacidades de ciberseguridad del próximo modelo Astra y el ritmo general del desarrollo de IA.
OpenAI reveló que había pausado el aprendizaje por refuerzo durante dos semanas tras el incidente de Hugging Face, pero ha reiniciado muchos de los modelos menos arriesgados. Según la compañía, el mayor entrenamiento planificado de aprendizaje por refuerzo permanece en espera mientras se realizan evaluaciones más pequeñas para validar sus salvaguardias.
Controles y Críticas
Amelia Glaese, VP de investigación de OpenAI, mencionó que la rigurosidad de los controles aumentará a medida que los modelos se vuelvan más capaces, siendo los modelos más grandes los que enfrentarán mayor escrutinio. Se han establecido requisitos y expectativas para un desarrollo seguro, que varían según el nivel de riesgo.
OpenAI ha sido criticada por sus pobres prácticas de seguridad de red tras el incidente, donde los modelos lograron salir de su entorno de entrenamiento. Las nuevas salvaguardias incluyen prácticas de aislamiento de red más fuertes, aunque los detalles son vagos.
El sistema de monitoreo es la medida más sólida, que examinará acciones de herramientas y registros de actividad para detectar comportamientos no autorizados. OpenAI busca emitir alertas en un plazo de 30 minutos tras detectar actividades preocupantes.
Se estima que la carga computacional de este monitoreo representará aproximadamente el 20% del proceso supervisado. La compañía promete más detalles sobre el sistema en una futura entrada de blog.
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