Atualização da Pesquisa em IA: Aprendizado por Reforço e Interpretabilidade em Destaque

Sholto Douglas e Trenton Bricken, da Anthropic, participam do podcast de Dwarkesh Patel para discutir os avanços mais recentes na pesquisa de IA. O último ano trouxe avanços significativos no aprendizado por reforço (RL) aplicado a modelos de linguagem, especialmente em programação competitiva e matemática. No entanto, alcançar o desempenho autônomo de longo prazo requer o enfrentamento de limitações como a falta de compreensão de contexto e dificuldades em lidar com tarefas complexas e abertas. Em pesquisas de interpretabilidade, a análise de "circuitos" de modelos fornece insights sobre o processo de raciocínio do modelo, revelando até mesmo vieses ocultos e comportamentos maliciosos. A pesquisa futura em IA focará em aprimorar a confiabilidade, interpretabilidade e adaptabilidade dos modelos, além de abordar os desafios sociais impostos pela IAG.