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Safety & Alignment

  • Operator System Card

    13 Mai
  • Deliberative alignment: reasoning enables safer language models

    13 Mai
  • Sora System Card

    13 Mai
  • An update on our safety & security practices

    13 Mai
  • 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

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

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

    13 Mai
  • How OpenAI is approaching 2024 worldwide elections

    13 Mai
  • 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

    13 Mai
  • DALL·E 3 system card

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  • GPT-4V(ision) system card

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  • OpenAI Red Teaming Network

    13 Mai
  • Using GPT-4 for content moderation

    13 Mai
  • Confidence-Building Measures for Artificial Intelligence: Workshop proceedings

    13 Mai
  • Frontier Model Forum

    13 Mai
  • Moving AI governance forward

    13 Mai
  • Frontier AI regulation: Managing emerging risks to public safety

    13 Mai
  • Insights from global conversations

    13 Mai
  • Governance of superintelligence

    13 Mai
  • Language models can explain neurons in language models

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  • Our approach to AI safety

    13 Mai
  • Planning for AGI and beyond

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

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

    13 Mai
  • Our approach to alignment research

    13 Mai
  • A hazard analysis framework for code synthesis large language models

    13 Mai
  • AI-written critiques help humans notice flaws

    13 Mai
  • Best practices for deploying language models

    13 Mai
  • Measuring Goodhart’s law

    13 Mai
  • Lessons learned on language model safety and misuse

    13 Mai
  • Economic impacts research at OpenAI

    13 Mai
  • Aligning language models to follow instructions

    13 Mai
  • Summarizing books with human feedback

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  • Improving language model behavior by training on a curated dataset

    13 Mai
  • Learning to summarize with human feedback

    13 Mai
  • 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

    13 Mai
  • Why responsible AI development needs cooperation on safety

    13 Mai
  • Transfer of adversarial robustness between perturbation types

    13 Mai
  • Introducing Activation Atlases

    13 Mai
  • AI safety needs social scientists

    13 Mai
  • Learning complex goals with iterated amplification

    13 Mai
  • Improving language understanding with unsupervised learning

    13 Mai
  • AI safety via debate

    13 Mai
  • Preparing for malicious uses of AI

    13 Mai
  • Learning from human preferences

    13 Mai
  • Attacking machine learning with adversarial examples

    13 Mai
  • Adversarial attacks on neural network policies

    13 Mai
  • 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

    13 Mai
  • Adversarial training methods for semi-supervised text classification

    13 Mai

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