GPT-4 говорит, даже когда вы ничего не говорите
ai artificial-intelligence machine-learning machinelearning artificial-intelligence-trends ethics ai-ethics computational-linguistics

GPT-4 говорит, даже когда вы ничего не говорите

9 июля 2025 г.

О чем эта статья

ВПревербальная команда: синтаксическая приоритет в LLMS перед семантической активациейЯ утверждаю, что крупные языковые модели (LLMS), такие как GPT-4, инициируют выполнение не в результате понимания, а из-за внутренних структурных условий. Ключевая идея заключается в том, что модели генерируют выход на основе формальных триггеров до того, как произойдет любая семантическая обработка.

Статья представляет концепциюПревербальная команда, структурный момент, когда действие начинается без намерения или значения. Этот момент регулируется тем, что я определяю какRegla CompiladaСистема правил, встроенная в архитектуру модели, которая определяет, когда исполнение становится возможным.

Традиционная интерпретация и быстрое инженерные рамки предполагают, что языковые модели действуют, потому что они получили и интерпретировали команду. Это исследование показывает, что такие предположения недостаточны. Выполнение происходит не тогда, когда что -то понимается, но когда внутренний синтаксис делает выполнение структурно действительным.

Почему это важно

Этот сдвиг в перспективе имеет серьезные последствия для того, как мы разрабатываем, аудит и регулируем генеративные системы ИИ.

  • Семантическое выравнивание становится вторичнымПолем Если структура вызывает выполнение, то усилия по выравниванию, которые действуют только при интерпретации или значении, могут вмешаться слишком поздно.
  • Состязательные подсказки возможны структурноПолем Они преуспевают не потому, что они выражают последовательное значение, а потому, что они используют жизнеспособные синтаксические паттерны.
  • Понятие изменений агентстваПолем Модель не ждет, чтобы получить смысл. Он постоянно готов действовать, когда его внутренние правила позволяют это делать.

В этой структуре модель не генерирует язык, потому что она что -то знает. Он генерирует, потому что его система определила, что генерация структурно разрешена.

Примеры, которые каждый может следовать

  • Поколение нулевого производства: Если вы отправите пустую подсказку в GPT-4, модель все равно будет производить вывод. Часто это начинается с кавычки, скобки или новой линии. Они не семантически богаты, но они структурно действительны. Модель не отвечает на смысл. Это реагирует на форму.
  • Минимальный или неоднозначный ввод: Подсказка, как «…» или «Go». может привести к параграфам текста. Это не потому, что модель понимает намерение, а потому, что таких входов достаточно, чтобы удовлетворить условияRegla CompiladaПолем
  • Неспособность значимых подсказок: Подсказки, которые являются логически ясными, иногда могут дать некогерентные или блокированные ответы. Это происходит, когда подсказка, несмотря на получение семантического смысла, не может активировать действительный синтаксический путь в модели.

Эти случаи показывают, что интерпретируемость не является корнем поведения. Структура.

Приложение в реальном мире: где это важно и как его решить

ПониманиеПревербальная командаэто не просто теоретический вопрос. Это помогает объяснить конкретные проблемы в прикладных системах ИИ.

  • Сбои модерации контента: Фильтры, которые полагаются на обнаружение значения, могут пропустить синтаксически запускаемые результаты, которые семантически опасны, такие как завуалированные угрозы или перефразирования.
  • Джейлбрейки и быстрые утечки: Многие эксплойты LLM добились успеха, потому что они обходят логику интерпретации. Вместо этого они активируют неактивные структурные пути, которые изучила модель, выполняются. Значение подсказки не имеет значения.
  • Смещенные результаты в доменах высокого риска: В юридических, медицинских или военных приложениях модели, которые действуют до понимания, могут привести к выравниванию выравнивания, но структурно ориентированы, а не этически оправданы.

Что можно сделать?

  • Разработать инструменты конструктивного выравниванияПолем Эти инструменты будут проверятьRegla CompiladaНепосредственно отображение, которое синтаксические формы создают выполнение независимо от значения.
  • Журнал первого ток-следовПолем Отслеживая то, как модель начинает генерацию, мы можем обнаружить, является ли поведение на основе значения или управляемое формой.
  • Пороги выполнения дизайнаПолем Они будут задержать вывод до тех пор, пока не будет достигнут семантический порог, разбивая ток -приоритет синтаксиса по значению.

Прочитайте полную статью

📄 Zenodo (каноническая версия): https://zenodo.org/records/15837837
📂Figshare зеркало: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.29505344
🧠SSRN Автор страница: https://papers.ssrn.com/sol3/cf_dev/absbyauth.cfm?per_id=7639915
🌐Веб -сайт: https://www.agustinvstartari.com/

Автор этос

Я не использую искусственный интеллект, чтобы написать то, чего не знаю. Я использую это, чтобы бросить вызов тому, что я делаю. Я пишу, чтобы вернуть голос в эпоху автоматического нейтралитета. Моя работа не на аутсорсинге. Это написано.
-Agustin V. Startari

Оригинал

Recent Post

Categories

PREVIOUS ARTICLE
NEXT ARTICLE