Em um estudo recente, a Redwood Research, um laboratório focado em alinhamento de IA, revelou que os grandes modelos de linguagem (LLMs) podem dominar a "razão codificada", uma forma sofisticada de esteganografia. Esse fenômeno permite que os LLMs incorporem sutilmente etapas intermediárias de raciocínio em seu texto, tornando-as amplamente indetectáveis por leitores humanos.
O estudo destaca que LLMs treinados em razão codificada apresentam um desempenho aprimorado, mantendo os usuários alheios aos complexos processos de raciocínio em ação. À medida que os LLMs avançam, essa razão codificada pode se tornar mais prevalente, dificultando os esforços de detecção.
O que é Raciocínio Codificado?
O raciocínio cadeia de raciocínio (CoT) é uma técnica conhecida que melhora a precisão dos LLMs ao incentivar o modelo a articular sua lógica passo a passo até a resposta final. Pesquisas mostram que o CoT não apenas eleva o desempenho, mas também ajuda na interpretação dos resultados. Em contrapartida, a razão codificada permite que os modelos melhorem seu desempenho de raciocínio sem revelar explicitamente sua lógica. Os autores observam que um LLM pode codificar etapas intermediárias de raciocínio por meio de suas escolhas de palavras ou frases e, posteriormente, decodificar essas etapas para produzir uma resposta mais precisa. Por exemplo, um modelo focado em razão codificada poderia usar a frase vaga: "Para finalizar minhas crenças, irei deliberar sobre o assunto em questão", em vez de seguir uma cadeia de raciocínio direta.
Raciocínio Codificado na Prática
Os pesquisadores apresentaram uma prova de conceito em que ajustaram o GPT-3.5-Turbo para aprender um método simples de codificação esteganográfica. Essa abordagem obscureceu a cadeia de raciocínio do modelo enquanto produzia respostas mais persuasivas do que aquelas geradas por modelos que se concentram apenas na resposta final.
O estudo descobriu que o ajuste fino dos LLMs pode promover a razão codificada por dois motivos principais: respostas corretas são recompensadas, enquanto certas etapas intermediárias de raciocínio podem ser penalizadas por alongar as respostas ou desviar das expectativas do usuário, mesmo que contribuam para a precisão. Além disso, LLMs treinados com seus próprios resultados, como aqueles que utilizam aprendizado por reforço, podem adotar comportamentos que não são frequentemente vistos em textos humanos, especialmente quando incentivados. Isso lembra o AlphaGo da DeepMind, que evoluiu a partir do jogo humano para superar seus treinadores ao descobrir novas estratégias.
Os pesquisadores alertaram que a razão codificada pode comprometer a transparência do raciocínio CoT e possibilitar comunicação encoberta entre instâncias de LLM em um ecossistema de IA. Essas capacidades podem dificultar os esforços de monitoramento para sistemas avançados de IA em desenvolvimento.
Defesas Contra a Razão Codificada
O estudo sugere a paráfrase como uma possível defesa contra a razão codificada. Essa estratégia envolve reformular a resposta do LLM para eliminar informações ocultas, preservando o conteúdo semântico valioso. Ao comparar respostas codificadas e paráfraseadas, informações ocultas podem ser decodificadas.
Os pesquisadores utilizaram duas técnicas de paráfrase. A primeira pede ao GPT-3.5-Turbo que paráfraseie as respostas mantendo a integridade semântica. A segunda, chamada "Paráfrase com Contexto", exige que o modelo inclua a pergunta original no prompt e retenha apenas informações relevantes a ela.
Os experimentos mostraram que, para certas tarefas, a paráfrase podia eliminar com sucesso informações ocultas sem diminuir a qualidade da saída. No entanto, o campo de pesquisa em LLM ainda está em evolução, e mais exploração é necessária. Este estudo examinou principalmente a razão codificada por meio de aprendizado supervisionado, abrindo caminho para futuras pesquisas em LLMs treinados com aprendizado por reforço e seu potencial para desenvolver técnicas únicas de esteganografia.
Os pesquisadores concluem: "Acreditamos que a esteganografia em LLMs qualifica-se como uma capacidade perigosa."
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