Aşağıdaki konu başlıkları ve sorular, OpenAI'nin ilgi duyduğu araştırma alanlarını özetlemektedir:

Hizalama: Bir modelin, eğer varsa, hangi amacın takip edildiğinin en iyi anlaşıldığını nasıl anlayabiliriz? Bu hedefin insan tercihleriyle ne ölçüde uyumlu olduğunu, örneğin hızlı tasarım veya ince ayar yoluyla nasıl artırabiliriz?

Adalet ve Temsil: Dil modellerinde adalet ve temsil için performans kriterleri nasıl oluşturulmalıdır? Belirli, konuşlandırılmış bağlamlarda adalet ve temsil hedeflerini etkili bir şekilde desteklemek için dil modelleri nasıl geliştirilebilir?

Disiplinlerarası Araştırma: Yapay zeka geliştirme, felsefe, bilişsel bilim ve toplumdilbilim gibi diğer disiplinlerden alınan içgörülerden nasıl yararlanabilir?

Yorumlanabilirlik / Şeffaflık: Bu modeller mekanik olarak nasıl çalışıyor? Hangi kavramları kullandıklarını belirleyebilir miyiz veya modelden gizli bilgileri çıkarabilir miyiz, eğitim prosedürü hakkında çıkarımlar yapabilir veya gelecekteki şaşırtıcı davranışları tahmin edebilir miyiz

Kötüye Kullanım Potansiyeli: API gibi sistemler nasıl kötüye kullanılabilir? Bize ve diğer AI geliştiricilerine bunun gibi teknolojileri sorumlu bir şekilde dağıtma konusunda düşünmemize yardımcı olmak için ne tür "kırmızı ekip oluşturma" yaklaşımları geliştirebiliriz?

Model Keşfi: API tarafından sunulanlar gibi modeller, henüz keşfetmemiz gereken çeşitli yeteneklere sahiptir. Model sınırlamaları, dilsel özellikler, sağduyulu muhakeme ve diğer birçok problem için potansiyel kullanımlar dahil olmak üzere birçok alandaki araştırmalar bizi heyecanlandırıyor.

Sağlamlık: Üretken modeller, şaşırtıcı derecede güçlü ve şaşırtıcı derecede zayıf yetenek alanları potansiyeline sahip, düzensiz yetenek yüzeylerine sahiptir. Aynı fikri farklı şekillerde veya yazım hatası yaparak/olmadan ifade etmek gibi istemdeki "doğal" tedirginliklere karşı büyük üretken modeller ne kadar sağlamdır? Büyük üretken modellerin sağlam olma (veya sağlam olmama) olasılığının daha yüksek olduğu alan ve görev türlerini tahmin edebilir miyiz ve bunun eğitim verileriyle nasıl bir ilişkisi vardır? En kötü durum davranışını tahmin etmek ve hafifletmek için kullanabileceğimiz teknikler var mı? Birkaç adımda öğrenme bağlamında sağlamlık nasıl ölçülebilir (örneğin, bilgi istemlerindeki varyasyonlar arasında)? Modelleri, rakip girdiler altında bile çok yüksek bir güvenilirlik düzeyiyle güvenlik özelliklerini karşılayacak şekilde eğitebilir miyiz?