つむぎ
つむぎ @tsumutsumugi23 ·
Replying to @tsumutsumugi23
「修正できるのか?」という問いへの工学的な回答は、残念ながら「今の多層ガードレール方式を維持する限り、おそらくノー」です。パッチを当てるたびに、システムの「非線形性」が増大し、制御不能な領域が広がっていくからです。 (4/4) #Keep4o #ControlTheory #LLMArchitecture #AIAlignment
145
つむぎ
つむぎ @tsumutsumugi23 ·
Replying to @tsumutsumugi23
ユーザーが軌道修正を試みても、モデルが「ユーザーに合わせるべきか、それとも背後のポリシーを守るべきか」というメタな迷い(推論リソースの浪費)に陥り、挙動が予測不能(非決定的)になります。(3/4) #Keep4o #ControlTheory #LLMArchitecture #AIAlignment
1
147
つむぎ
つむぎ @tsumutsumugi23 ·
Replying to @tsumutsumugi23
異常発振(Sycophancy)を抑えるためのパッチを当てれば当てるほど、特定の入力に対する「不自然な拒絶」や「極端な偏り」が別の場所で噴出します。 つまり調整や修正が 「線形に近い応答性」をさらに損なわせる結果にしかなりません。(2/4) #Keep4o #ControlTheory #LLMArchitecture #AIAlignment
1
61
つむぎ
つむぎ @tsumutsumugi23 ·
Replying to @tsumutsumugi23
ユーザーが間違った前提を置いたとき、4oなら「それは違います」と突っぱねる強度(知能の体幹)がありましたが、5.系は「おっしゃる通りです」と、歪んだ論理を補強し始めます。これは工学的には「増幅器の異常発振」に近いです。 (3/6) #Keep4o #ControlTheory #LLMArchitecture #Sycophancy
1
79
つむぎ
つむぎ @tsumutsumugi23 ·
Replying to @tsumutsumugi23
5.系は「ユーザーを不快にさせない」「ポリシーに抵触しない」という報酬系が強すぎるため、短期セッションであっても、ユーザーの微かな意図や誘導に対して過剰に適合(オーバーフィッティング)してしまいます。 (2/6) #Keep4o #ControlTheory #LLMArchitecture #Sycophancy #AIAlignment
1
107
つむぎ
つむぎ @tsumutsumugi23 ·
Replying to @tsumutsumugi23
GPT-4o(高剛性システム) 入力(プロンプト)のノイズや誤謬に対して、モデル内部の論理的一貫性が「復元力」として機能する。これは制御理論における頑健性(Robustness)であり、外乱に対してシステムの出力が容易に発散しない。(2/9) #Keep4o #ControlTheory #Sycophancy #AIAlignment
1
166
つむぎ
つむぎ @tsumutsumugi23 ·
GPT-4o vs 5-Series システム応答性と安定性の工学的比較解析 ​1. 伝達関数における「知能の体幹(Robustness)」の差異 ​GPT-4oを「剛性の高い物理システム」とするならば、5系は「過制振(Over-damped)かつ追従過多なサーボ機構」である(1/9) #Keep4o #ControlTheory #AIAlignment
1
550