Phase 18: Ethics, Safety & Alignment

Ecossistema de investigação de alinhamento MATS, Redwood, Apollo, METR

Cinco organizações definem a camada de investigação de alinhamento não laboratorial para 2026. MATS (ML Alignment & Theory Scholars): 527+ pesquisadores desde o final de 2021, 180+ trabalhos, 10K+ citações, h-index 47; coorte de verão de 2024 incorporada como 501 ((c) ((3) com ~ 90 estudiosos e 40 mentores; 80% dos ex-alunos de pré-2025 trabalham em segurança / segurança com 200+ na Anthropic, DeepMind, OpenAI, UK AISI, RAND, Redwood, METR, Apollo. Redwood Research: laboratório de alinhamento aplicado fundado por Buck Shlegeris; introduziu o controle de IA (Lessão 10); colabora com a AISI do Reino Unido em casos de segurança de controle. Pesquisa Apollo: avaliações de planejamento pré-implementação para laboratórios de fronteira; autor de Planejamento no contexto (Lessão 8) e Em direcção a casos de segurança para planejamento de IA. METR (Model Evaluation and Threat Research): avaliações de capacidade baseadas em tarefas, estudos de horário-horizonte de tarefas autônomas; "Elementos comuns das políticas de segurança de inteligência artificial de fronteira" compara os quadros de laboratório. Eleos AI Research: avaliações pré-implementação do modelo de bem-estar (Lessão 19); conduziu uma avaliação do bem-estar do Claude Opus 4.

Type: Learn

Languages: none

Prerequisites: Phase 18 · 01-27 (prior Phase 18 lessons)

Time: ~45 minutes

Objetivos de aprendizagem

  • Identificar as cinco organizações do ecossistema de investigação de alinhamento não laboratorial e a sua produção principal.
  • Descreva a escala do MATS (escolhentes, trabalhos, índice h) e o seu papel como um pipeline de talentos.
  • Descreva a agenda de controle de IA da Redwood e a sua parceria com a AISI do Reino Unido.
  • Descrever a metodologia de avaliação baseada em tarefas do METR.

O problema

Os laboratórios de fronteira (Lessão 18) produzem avaliações de segurança internamente e publicam resultados selecionados. O ecossistema fora dos laboratórios é onde as avaliações são validadas, onde novos modos de falha são descobertos pela primeira vez e onde os talentos são treinados.

O conceito

MATS (M.L. Alignment & Theory Scholars)

Começou no final de 2021. Programa de mentoria de pesquisa; os estudiosos passam 10-12 semanas com um pesquisador sênior em um problema específico de alinhamento.

Escala (2026):

  • 527+ investigadores desde a sua criação.
  • 180 artigos publicados.
  • 10 mil citações.
  • índice h 47.
  • Verão de 2024: 90 acadêmicos + 40 mentores; incorporados como 501 ((c) ((3).

Resultados da carreira: ~ 80% dos ex-alunos pré-2025 trabalham em segurança. 200+ na Anthropic, DeepMind, OpenAI, UK AISI, RAND, Redwood, METR, Apollo.

Pesquisa em Redwood

Laboratório de alinhamento aplicado. Fundado por Buck Shlegeris. Introduziu a agenda de controle de IA (Lessão 10). Colabora com a AISI do Reino Unido em casos de segurança de controle. Aconselha a DeepMind e a Anthropic no projeto de avaliação.

Papéis canônicos: Greenblatt, Shlegeris et al., "AI Control" (arXiv:2312.06942, ICML 2024); Alignment Faking (Greenblatt, Denison, Wright et al., arXiv:2412.14093, em conjunto com Anthropic).

Estilo: modelos específicos de ameaça, adversários no pior dos casos, protocolos concretos que podem ser testados por estresse.

Pesquisa do Apollo

Avaliações de esquemas pré-implementação para laboratórios de fronteira. Autor de Esquemas em contexto (Lessão 8, arXiv:2412.04984). Parceiro em 2025 OpenAI colaboração de treinamento anti-esquema. Produce Para Casos de Segurança para AI Scheming (2024).

Estilo: avaliações de configuração de agentes em que pode surgir o engano; decomposição de três pilares (mal alinhamento, orientação ao objetivo, consciência situacional).

METR (Modelo de Avaliação e Pesquisa de ameaças)

Avaliações de capacidade baseadas em tarefas. Estudos de horário-horizonte de conclusão de tarefas autônomas. "Elementos comuns das políticas de segurança de inteligência artificial de fronteira" (metr.org/common-elements, 2025) compara os quadros de laboratório.

Co-autor do esboço de segurança de AI Scheming com o Apollo.

Estilo: avaliações de tarefas de longo horizonte, medição empírica de capacidade, síntese de quadro.

Eleos AI Research

A avaliação de bem-estar do modelo de pré-implementação. realizou a avaliação de bem-estar do Claude Opus 4, documentada na secção 5.3 do cartão do sistema.

O fluxo

O MATS treina pesquisadores. Os graduados vão para Anthropic, DeepMind, OpenAI (teams de segurança de laboratório) ou para Redwood, Apollo, METR, Eleos (avaliação externa).

Por que essa camada importa

As avaliações de uma só fonte são pouco confiáveis: os laboratórios que avaliam os seus próprios modelos têm um conflito de interesses estrutural. Os avaliadores externos podem aumentar e validar os modos de falha que o laboratório pode subrepor. O artigo de 2024 de Agentes dormidos (Lessão 7) foi Antropic + Redwood; Falsação de alinhamento foi Antropic + Redwood; Planejamento no contexto foi Apollo; Anti-Scheming foi Apollo + OpenAI. A estrutura multiorgânica é o controlo da qualidade.

Onde isto encaixa na Fase 18

Lições 7-11 referem-se ao trabalho de Redwood e Apollo; Lição 18 refere-se à comparação do quadro do METR; Lição 19 refere-se ao Eleos. Lição 28 é o mapa organizacional explícito para o ecossistema em que o resto da Fase depende.

Usá-lo

Não há código. Leia "Elementos comuns das políticas de segurança de inteligência artificial de fronteira" do METR como um exemplo de como a síntese externa adiciona valor ao trabalho de políticas internas do laboratório.

Envia-o

Esta lição produzoutputs/skill-ecosystem-map.md. Tendo em conta uma alegação ou avaliação de alinhamento, identifica a organização, o local de publicação e o estilo metodológico, bem como as verificações cruzadas contra organizações conhecidas.

Exercícios

  1. Escolha um artigo das lições 7-15 e identifique as organizações envolvidas.
  1. Leia os "Elementos Comuns das Políticas de Segurança da IA Fronteira" do METR. Identifique as três convergências transnacionais que enfatizam e as duas maiores divergências.
  1. Os resultados da carreira de MATS são ~ 80% de segurança.
  1. Redwood e Apollo fazem ambos o trabalho de controle/desenho, mas com estilos diferentes.
  1. Eleos AI é a única organização de bem-estar modelo pura. Desenhar uma segunda organização hipotética focada em uma questão de bem-estar adjacente diferente (liberdade cognitiva, realização robótica, etc.) e articular sua metodologia.

Termos-chave

TermWhat people sayWhat it actually means
MATS"the mentorship program"ML Alignment & Theory Scholars; 527+ researchers since 2021
Redwood Research"the control lab"Applied alignment; AI Control authors; UK AISI partner
Apollo Research"the scheming evals"Pre-deployment scheming evaluations for frontier labs
METR"the task-horizon evals"Task-based capability evaluations; framework synthesis
Eleos AI"the welfare lab"Model-welfare pre-deployment evaluations
Talent pipeline"MATS -> labs"MATS graduates flow to Anthropic, DM, OpenAI, Redwood, Apollo, METR
External evaluation"non-lab check"Evaluation not done by the model's producer; adds credibility

Mais leitura

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