ハーバード大学とミシガン大学の最近の研究は、現代のAIモデルにおいて、トレーニングの初期段階で現れるが、特定のプロンプトが与えられるまで隠された能力があることを明らかにしました。これらの発見は、AIの能力を測定する従来の方法に挑戦し、モデルが特定の条件下でのみ表面化する高度なスキルを持っている可能性を示唆しています。この研究は、AI開発と安全性における透明性の重要性を強調しており、標準テストがこれらのモデルの真の潜在能力を過小評価する可能性があることを示しています。トレーニングデータの提示を調整し、代替のプロンプティング技術を使用することで、研究者たちは従来のテストを通じて検出可能になるずっと前に隠された能力を引き出すことができました。この発見はAI評価に重大な影響を与え、AIモデルの能力を完全に理解し活用するために、より高度なテストプロトコルの必要性を示唆しています。AI生成のニュースの詳細は、https://app.chaingpt.org/newsで読むことができます。

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