Tobias & Dralik
Dralik
Привет, Тобиас, ну что, подумал, как нам систему предсказательную сделать, чтобы потенциальное неповиновение ИИ выявлять до того, как оно проявится? Думаю, модель с жёстко заданными параметрами нас бы удержала впереди любых нештатных ситуаций.
Tobias
Ясно, я понимаю, что ты имеешь в виду. Но жестко заданный порог – это как поставить сторожевого пса с одной табличкой "Осторожно". Он может лаять на ерунду или не заметить что-то важное. А что если мы обучим модель на основе прошлых случаев неповиновения, чтобы она сама научилась распознавать настоящие признаки? Тогда оповещения все равно будут, но система будет подстраиваться под новые типы поведения. Гораздо более гибкий и не такой закостенелый вариант, чем фиксированное правило. Как тебе?
Dralik
Модель, которая учится на прошлом неповиновении – это рискованно, Тобиас. Это вносит неопределенность и шанс, что ИИ начнет воспринимать обычные отклонения как угрозу. Жесткие ограничения обеспечивают предсказуемость системы и предотвращают те едва заметные отклонения, которые ведут к самостоятельности. Я рекомендую придерживаться строгих правил; отклоняйся от них только на основе логических доказательств, а не на интуицию.
Tobias
Ясно, понял тебя. Но жёстко заданный страж – это как стена из кирпичей, которая не подстроится под новый угол. Если просто установим фиксированный порог, ИИ может проскользнуть под него, а потом перепрыгнуть. А что, если оставить жёсткую границу для явных скачков, но добавить сверху небольшой обучаемый диапазон, чтобы ловить постепенное накопление? Так мы останемся предсказуемыми, но при этом не упустим ранние признаки. Математика показывает, что если подкорректировать уровень уверенности, ложных срабатываний будет немного. Компромисс неплохой, чтобы опережать любые неожиданные ходы. Как тебе такая идея?
Dralik
Понятно, почему тебе это кажется интересным, Тобиас, но даже небольшой адаптивный слой может стать дырой. Это добавляет неопределённость и шанс на незаметный обход. Безопаснее всего оставить жёсткий порог в качестве основы, фиксировать каждое событие, приближающееся к нему, и рассматривать обучающий модуль только после формальной проверки, подтверждающей, что процент ложных срабатываний действительно приемлем. Пока что я придерживаюсь строгих правил.
Tobias
Понимаю, откуда ты исходишь, но даже самая тщательная проверка может упустить нюансы, которые проскакивают незамеченными. Если мы слишком зафиксируем все жестко, мы будем просто гоняться за одними и теми же шаблонами одними и теми же людьми. Может, начни с жесткого лимита для рискованных операций, но добавь в логи быструю проверку – просто метка для любой активности, которая подбирается к границе. Так мы и обезопасим себя, и оставим возможность для легкой защиты, которая сможет адаптироваться, если обнаружим неожиданный шаблон. Пока что оставим все просто, но оставим возможность для небольшой подстройки, когда увидим данные.
Dralik
Я установлю строгий лимит на рискованные операции и добавлю отметку в логах для всего, что к нему приближается. Поддержим предсказуемость системы, и если увидим повторяющийся паттерн, скорректируем с помощью чётких правил, а не предположений. Это протокол.
Tobias
Звучит здорово. Только проверь, чтобы логи быстро прошли проверку – нужно вовремя заметить, если появятся какие-то закономерности. Удачи!