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Safety & Alignment

  • Operator System Card

    15 Juil
  • Deliberative alignment: reasoning enables safer language models

    15 Juil
  • Sora System Card

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  • An update on our safety & security practices

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  • Disrupting a covert Iranian influence operation

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  • Finding GPT-4’s mistakes with GPT-4

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  • Expanding on how Voice Engine works and our safety research

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  • OpenAI safety practices

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  • OpenAI’s commitment to child safety: adopting safety by design principles

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  • Democratic inputs to AI grant program: lessons learned and implementation plans

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  • How OpenAI is approaching 2024 worldwide elections

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  • Practices for Governing Agentic AI Systems

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  • Superalignment Fast Grants

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  • Weak-to-strong generalization

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  • Frontier risk and preparedness

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  • DALL·E 3 system card

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  • GPT-4V(ision) system card

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  • OpenAI Red Teaming Network

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  • Using GPT-4 for content moderation

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  • Confidence-Building Measures for Artificial Intelligence: Workshop proceedings

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  • Frontier Model Forum

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  • Moving AI governance forward

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  • Frontier AI regulation: Managing emerging risks to public safety

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  • Insights from global conversations

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  • Governance of superintelligence

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  • Language models can explain neurons in language models

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  • Our approach to AI safety

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  • Planning for AGI and beyond

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  • How should AI systems behave, and who should decide?

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  • Forecasting potential misuses of language models for disinformation campaigns and how to reduce risk

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  • Our approach to alignment research

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  • A hazard analysis framework for code synthesis large language models

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  • AI-written critiques help humans notice flaws

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  • Best practices for deploying language models

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  • Measuring Goodhart’s law

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  • Lessons learned on language model safety and misuse

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  • Economic impacts research at OpenAI

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  • Aligning language models to follow instructions

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  • Summarizing books with human feedback

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  • Improving language model behavior by training on a curated dataset

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  • Learning to summarize with human feedback

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  • Benchmarking safe exploration in deep reinforcement learning

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  • Safety Gym

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  • Fine-tuning GPT-2 from human preferences

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  • Testing robustness against unforeseen adversaries

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  • Why responsible AI development needs cooperation on safety

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  • Transfer of adversarial robustness between perturbation types

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  • Introducing Activation Atlases

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  • AI safety needs social scientists

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  • Learning complex goals with iterated amplification

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  • Improving language understanding with unsupervised learning

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  • AI safety via debate

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  • Preparing for malicious uses of AI

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  • Learning from human preferences

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  • Attacking machine learning with adversarial examples

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  • Adversarial attacks on neural network policies

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  • Faulty reward functions in the wild

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  • Semi-supervised knowledge transfer for deep learning from private training data

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  • Concrete AI safety problems

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  • Adversarial training methods for semi-supervised text classification

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