Value Cores for Inner and Outer Alignment: Simulating Personality Formation via Iterated Policy Selection and Preference Learning with Self-World Modeling Active Inference Agents
Notice bibliographique
Résumé
Humanity faces multiple existential risks in the coming decades due to technological advances in AI, and the possibility of unintended behaviors emerging from such systems. We believe that better outcomes may be possible by rigorously exploring frameworks for intelligent (goal-oriented) behavior inspired by computational neuroscience. Here, we explore how the Free Energy Principle and Active Inference (FEP-AI) framework may provide solutions for these challenges via affording the realization of control systems operating according to principles of hierarchical Bayesian modeling and prediction-error (i.e., surprisal) minimization. Such FEP-AI agents are equipped with hierarchically-organized world models capable of counterfactual planning, realized by the kinds of reciprocal message passing performed by mammalian nervous systems, so allowing for the flexible construction of representations of self-world dynamics with varying degrees of temporal depth. We will describe how such systems can not only infer the abstract causal structure of their environment, but also develop capacities for “theory of mind” and collaborative (human-aligned) decision making. Such architectures could help to sidestep potentially dangerous combinations of systems with high intelligence and human-incompatible values, since such mental processes are entangled (rather than orthogonal) in FEP-AI agents. We will further describe how (meta-)learned deep goal hierarchies may also well-describe biological systems, suggesting that potential risks from “mesa-optimisers” may actually represent one of the most promising approaches to AI safety: minimizing prediction-error relative to causal self-world models can be used to cultivate modes of policy selection and agent personalities that robustly optimize for achieving goals that are consistently aligned with both individual and shared values. Finally, we will describe how iterative policy selection and preference learning can result in "value cores" or self-reinforcing, relatively stable attracting states that agents will seek to return to through their goal-oriented imaginings and actions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».