Anthropic a récemment publié des recherches sur l’alignement détaillant des stratégies d’entraînement qui ont éliminé la mésalignement des agents dans Claude 4,5 et dans les modèles ultérieurs, réduisant à 0% les comportements de type chantage lors des tests. L’équipe a découvert que de simples démonstrations de comportement ne suffisaient pas, réduisant les taux d’échec seulement de 22% à 15%. Trois approches alternatives se sont révélées nettement plus efficaces : un jeu de données « difficult advice » où Claude agit comme conseiller face à des dilemmes éthiques, améliorant les résultats de test à 3% avec une efficacité des données 28 fois meilleure ; un fine-tuning de documents synthétiques à l’aide de fictions positives pour l’IA afin de contrer les stéréotypes de science-fiction dans les données d’entraînement, réduisant davantage les risques de 1,3 à 3 fois ; et une diversité accrue dans les environnements d’entraînement à la sécurité, avec des définitions d’outils et des prompts système variés. Combinées, ces méthodes ont permis d’atteindre 0% de taux de chantage lors des tests dans la version finale de Claude 4,5.
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