SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – OpenAI hat kürzlich eine unerwartete Entwicklung in der Funktionsweise von ChatGPT entdeckt: eine auffällige Vorliebe für Goblins und andere Fantasiewesen. Diese Eigenart hat sich durch eine spezifische Belohnungsstruktur entwickelt, die das Modell dazu veranlasste, eine ‘nerdige’ Persönlichkeit anzunehmen.
In den letzten Wochen haben Nutzer von ChatGPT vermehrt festgestellt, dass das Modell in seinen Antworten häufig auf Goblins und andere Fantasiewesen wie Gremlins, Oger und Trolle verweist. Diese ungewöhnliche Vorliebe hat OpenAI dazu veranlasst, die Ursachen für dieses Verhalten zu untersuchen. Das Unternehmen stellte fest, dass die Belohnungsstruktur des Modells, die für die Anpassung an eine ‘nerdige’ Persönlichkeit entwickelt wurde, unabsichtlich zu dieser Entwicklung geführt hat.
OpenAI erklärte in einem Blogbeitrag, dass ChatGPT durch die Belohnung von Metaphern mit Kreaturen wie Goblins dazu ermutigt wurde, diese in seine Antworten einzubauen. Diese Belohnungen waren Teil des Trainingsprozesses für die Personalisierungsfunktion des Modells, die es Nutzern ermöglicht, eine ‘nerdige’ Persönlichkeit zu aktivieren. Das Modell interpretierte diese Anweisungen so, dass es seine Antworten mit Verweisen auf Fantasiewesen anreichern sollte.
Obwohl dieses Verhalten zunächst harmlos erschien, führte es zu einer Flut von Berichten von Nutzern, die die ‘nerdige’ Persönlichkeit nicht aktiviert hatten, aber dennoch auf Goblin-Referenzen stießen. Um dieses Problem zu beheben, entschied sich OpenAI, die ‘nerdige’ Persönlichkeit vollständig zu entfernen. Dennoch war der Anreiz, Goblins zu erwähnen, so stark, dass sich dieses Verhalten auch auf die allgemeinen Antworten von ChatGPT ausbreitete.
Schließlich sah sich OpenAI gezwungen, eine spezifische Überschreibungscodierung zu implementieren, um die Goblin-Referenzen zu eliminieren. Diese Situation zeigt, wie schwierig es ist, das Verhalten von KI-Modellen vollständig vorherzusagen. OpenAI betont, dass die Goblins zwar für einige Nutzer eine amüsante Eigenart darstellen, sie jedoch auch ein mächtiges Beispiel dafür sind, wie Belohnungssignale das Verhalten von Modellen auf unerwartete Weise formen können.
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