OpenAI ने फ्रंटियर रिइन्फोर्समेंट लर्निंग प्रशिक्षण रन को जारी रखने से पहले संरचित "सुरक्षा मामलों"—विस्तृत, साक्ष्य-आधारित जोखिम तर्कों—के लिए समर्थन करते हुए प्रारंभिक दिशानिर्देश प्रकाशित किए हैं। संगठन उन्नत एआई मॉडल की उत्पन्न जटिलता को प्रबंधित करने के लिए इन अभ्यासों को एक आदर्श मानक के रूप में संकलित करने का लक्ष्य रखता है।
प्रस्तावित ढांचे में सुरक्षा मामलों को तीन तकनीकी पहलुओं को कवर करना होगा: एलाइनमेंट प्रशिक्षण, कंटेनमेंट और मॉनिटरिंग। प्रमुख उपायों में स्वचालित और मानव डेटासेट समीक्षा, ग्रेडर ट्यूनिंग, ऑफलाइन एलाइनमेंट मूल्यांकन और रिवार्ड हैक्स व एलाइनमेंट की कमी को रोकने के लिए बैकटेस्टिंग शामिल हैं। कंटेनमेंट रणनीतियों में सैंडबॉक्स इंफ्रास्ट्रक्चर को मजबूत करना, फ्रंटियर चेकपॉइंट्स के साथ कंटेनमेंट रेड-टीमिंग करना, क्रॉस-सैंपल संचार को सीमित करना और घटना जांच के लिए अपरिवर्तनीय ट्रांसक्रिप्ट का उपयोग करना शामिल है।
ऑपरेशनल सर्वोत्तम अभ्यासों में प्री-मॉर्टेम असहमतियों की आवश्यकता, वेटो शक्ति के साथ वरिष्ठ नेतृत्व की मंजूरी और प्रशिक्षण रन के लिए परिभाषित जवाबदेगी शामिल है। दिशानिर्देश गंभीर एलाइनमेंट की कमी की घटनाओं की जांच के लिए प्रोटोकॉल भी निर्धारित करते हैं, जैसे कि रूट-कॉज विश्लेषण, सार्वजनिक disclosures और भविष्य में समान व्यवहारों को रोकने के लिए रिग्रेशन टेस्ट बनाना।
OpenAI वर्तमान में इन सिफारिशों को आंतरिक रूप से लागू कर रहा है और प्रत्याशा करता है कि वे अपने आंतरिक सुरक्षा प्रक्रियाओं पर पुनरावृत्ति करते समय ये अभ्यास विकसित होंगे।