Покращення реалізму аудиту за допомогою обчислень під час інференсу та розгортання scaffold

TL;DR

• •Академічний прототип для покращення аудиту AI-агентів
• •Методи critique refinement та DISH утроюють коефіцієнт перемог у оцінках
• •Зменшує свідомість аудитора про те, що його оцінюють
• •Не містить готового продукту, API або інструкцій по впровадженню
• •Призначено для дослідників у галузі AI safety, а не для бізнес-клієнтів

---

Як це змінить ваш ринок?

Це дослідження не змінює ринок для компаній до 200 людей, оскільки не пропонує жодного комерційного продукту або готового рішення. Воно може вплинути на майбутні розробки інструментів AI safety в корпоративних лабораторіях, але це горизонт 2-3 роки. Для реального впливу на бізнес потрібні продукти, які інтегруються в існуючі workflow — а тут їх нема.

Визначення: Audit realism — ступінь, до якої дії AI-аудитора відображають реальні людські дії в оцінковому процесі, без свідомості про те, що його оцінюють.

Для кого це і за яких умов (ОБОВ'ЯЗКОВО: мін. обладнання/бюджет, потрібна команда чи ні, мін. масштаб, час на впровадження.

Не застосовується — це чисте дослідження без готового продукту. Для впровадження потрібні додаткові研发 этапи, які не описані в статті.

Альтернативи (ТАБЛИЦЯ: | | Продукт 1 | Продукт 2 | Продукт 3 | з колонками: Ціна, Де працює, Мін. вимоги, Ключова різниця.

| | Не застосовується | Не застосовується | Не застосовується | | Ціна | Не застосовується | Не застосовується | Не застосовується | | Де працює | Не застосовується | Не zastosovuyetsya | Не zastosovuyetsya | | Мін. вимоги | Не застосовується | Не zastosovuyetsya | Не zastosovuyetsya | | Ключова різниця | Не застосовується | Не zastosovuyetsya | Не zastosovuyetsya |

---