通常とは異なるアクティビティが検出されたため、このセッションにフラグが付けられました。
続行するには、人間であることをご確認ください。
AI システムの振る舞いを人間の意図や価値観に沿わせる取り組み。モデルが指示に確実に従い、有害な要求を拒否できる理由がここにあります。
アライメント研究の目的は、高性能なモデルが設計者やユーザーが本当に望むことを確実に行うようにすることです。実践的な手法には、人間の選好からの学習（Christiano ら、2017）、RLHF による指示追従（Ouyang ら、2022）、Constitutional AI のようなルールに基づく自己改善（Bai ら、2022）などがあります。
アライメントは解決済みのチェック項目ではなく、未解決の問題です。モデルの能力が高まるほど、意図した振る舞いを定義し検証することは、易しくなるどころか難しくなります。
この定義の根拠となる一次資料、査読済み資料、アーカイブ資料です。
同じプロンプトを ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Perplexity で並べて実行できます。手持ちのファイルをコンテキストに使い、回答同士を照らし合わせて確認できます。
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