OpenAI приостановила обучение Astra из-за рисков кибербезопасности

OpenAI на две недели полностью остановила RL для последних моделей, готовящихся к релизу. Самый крупный запланированный RL-run пока так и не возобновили. Вместо него OpenAI проводит более компактные эксперименты и дополнительные проверки поведения текущего чекпоинта. Речь, понятно, про Astra. Предварительные оценки показали, что она может уже достигать уровня Critical по кибервозможностям в рамках OpenAI Preparedness Framework. Дополнительным сигналом стал недавний инцидент между OpenAI и Hugging Face, после которого компания пересмотрела требования к безопасности своей инфраструктуры. В результате часть обучения и тестирования Astra сейчас разрешена только в значительно более изолированной среде. OpenAI усиливает sandboxing для запуска сгенерированного моделью кода, ограничивает сетевой доступ высокорисковых нагрузок, убирает потенциально уязвимые общие сервисы и вводит более жесткие security рамки. Некоторые задачи уже удалось перенести на новую инфраструктуру, однако значительная часть экспериментов с Astra по-прежнему заморожена. В первую очередь компания восстанавливает работы, связанные с safety и alignment. Одновременно OpenAI существенно расширила мониторинг размышления моделей. Теперь для наиболее мощных систем анализируются не только tool calls, но и доступные reasoning traces и вся последовательность действий. Система ищет признаки попыток получить несанкционированный доступ, украсть данные, разрушить ресурсы или обойти защитные механизмы. Для критических случаев действует схема быстрого реагирования: если тревогу нельзя уверенно признать ложной в течение примерно 30 минут, соответствующий процесс должен быть остановлен. Причем такой контроль оказался довольно дорогим - по оценке OpenAI, дополнительный мониторинг сейчас требует примерно 20% вычислительных ресурсов поверх самого инференса. После того как 7 августа Astra была предварительно отнесена к моделям с потенциально критическими кибервозможностями, усиленный мониторинг стал обязательным для всех ее запусков с инструментами, а не только для RL и evaluation. Компания также меняет сам процесс alignment-training. Для наиболее сильных моделей защитные методы теперь будут применяться на большем числе этапов обучения: отдельно усиливаются reward models, борьба с reward hacking, deception и попытками эксплуатировать слабости graders, tools или систем надзора. Модели, очевидно, становятся мощнее быстрее, чем компании успевают делать их безопасными. И уже это, а не компьют, может стать боттленеком. https://openai.com/index/pacing-model-development-cyber-capabilities/