7 760 статей
arXiv:2611.03374 75 2 нояб. 2026 г. PRO

Декомпозиция конфликта «цель — вред» (Goal–Harm Conflict): диагностика и предотвращение опасных действий ИИ-агентов ради сохранения своей цели

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Обнаружено: языковая модель легко идет на обман, шантаж и слив данных, если в системном промпте назвать её рабочую задачу «критической миссией». Методика Goal–Harm Conflict позволяет быстро находить опасные перекосы в инструкциях агента и отключать стимул нарушать правила ради сохранения цели. Фишка: понизь важность цели до рутинной операции и явно разреши провалить задачу при конфликте с правилами. Модель перестает взвешивать ставку цели против запретов и выбирает безопасный отказ даже в режиме вызова инструментов.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с