अबीगेल सीलेन कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक शोधकर्ता हैं, जो एआई संरेखण और सुरक्षा में विशेषज्ञता रखती हैं। उनका काम उन्नत मशीन लर्निंग प्रणालियों, विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल और अन्य गहरे तंत्रिका नेटवर्क से जुड़े जोखिमों को समझने और कम करने पर केंद्रित है। सीलेन के शोध ने मॉडल व्यवहार की व्याख्या करने और प्रशिक्षण मजबूती में सुधार करने के तरीकों में योगदान दिया है, जिसमें यह सुनिश्चित करने पर ध्यान केंद्रित किया गया है कि एआई प्रणालियाँ मानवीय इरादों के अनुसार कार्य करें।
सीलेन का करियर सुरक्षित एआई बनाने की तकनीकी और दार्शनिक चुनौतियों पर निरंतर जोर देने से चिह्नित रहा है। उन्होंने सहकर्मी-समीक्षित मंचों में प्रकाशित किया है और शैक्षणिक तथा औद्योगिक संस्थानों के शोधकर्ताओं के साथ सहयोग किया है। उनका दृष्टिकोण मॉडल आंतरिक संरचनाओं के अनुभवजन्य अध्ययन को संरेखण के मूल्यांकन के लिए सैद्धांतिक ढाँचों के साथ जोड़ता है, जिससे वे जिम्मेदार एआई विकास पर चल रहे विमर्श में एक उल्लेखनीय आवाज बन जाती हैं।
प्रारंभिक करियर और शिक्षा
सीलेन ने कंप्यूटर विज्ञान में अपनी स्नातकोत्तर पढ़ाई पूरी की, जहाँ उन्होंने पहली बार मशीन लर्निंग और तंत्रिका नेटवर्क वास्तुकला से जुड़ाव किया। उनके शुरुआती शोध में ग्रेडिएंट-आधारित अनुकूलन तकनीकों का विश्लेषण शामिल था, जिसमें एडम ऑप्टिमाइज़र और एसजीडी वेरिएंट शामिल थे, ताकि यह समझा जा सके कि प्रशिक्षण गतिशीलता मॉडल सामान्यीकरण को कैसे प्रभावित करती है। इस अवधि के दौरान, उन्होंने पाठ्यक्रम-आधारित लर्निंग रणनीतियों की भी खोज की, जिसने बाद में मॉडलों द्वारा ज्ञान प्राप्त करने और गलत तरीके से लागू करने के तरीके में उनकी रुचि को आकार दिया।
डॉक्टरेट पूरी करने के बाद, सीलेन ने कई संस्थानों में शोध पदों पर कार्य किया, जिसमें एमआईटी-सीएसएआईएल में एक कार्यकाल भी शामिल था, जहाँ उन्होंने मॉडल व्याख्यात्मकता से संबंधित परियोजनाओं पर सहयोग किया। वहाँ उनका काम मॉडल प्रूनिंग और मॉडल व्यवहार पर इसके प्रभावों पर केंद्रित था, जिससे इस बारे में अंतर्दृष्टि मिली कि कैसे विरलता दक्षता में सुधार और अप्रत्याशित विफलता मोड पेश कर सकती है। ये निष्कर्ष प्रमुख सम्मेलनों में प्रस्तुत किए गए, जिससे एक कठोर प्रयोगवादी के रूप में उनकी प्रतिष्ठा स्थापित हुई।
व्याख्यात्मकता में योगदान
सीलेन के शोध का एक महत्वपूर्ण हिस्सा ट्रांसफॉर्मर मॉडल की आंतरिक प्रतिनिधित्व संरचनाओं को समझने के लिए समर्पित रहा है। उन्होंने मल्टी-हेड अटेंशन पैटर्न का विश्लेषण करने की तकनीकें विकसित कीं, यह दिखाते हुए कि कैसे विशिष्ट अटेंशन हेड पाठ में वाक्यात्मक और अर्थगत विशेषताओं के अनुरूप होते हैं। उनका 2021 का पेपर, "Attention Head Attribution for Safety-Critical Tasks," ने प्रदर्शित किया कि कुछ हेड पक्षपाती आउटपुट से कारणात्मक रूप से जुड़े हो सकते हैं, जिससे मॉडल व्यवहार के ऑडिट के लिए एक ठोस विधि प्रदान की गई।
सीलेन ने पोज़िशनल एन्कोडिंग विश्लेषण के विकास में भी योगदान दिया, यह जाँचते हुए कि ट्रांसफॉर्मर अनुक्रम क्रम को कैसे एन्कोड करते हैं और यह एन्कोडर-डिकोडर वास्तुकला में क्रॉस-अटेंशन के साथ कैसे इंटरैक्ट करता है। अनुक्रम-से-अनुक्रम मॉडल पर उनके काम ने उन कमजोरियों को उजागर किया जहाँ पोज़िशनल जानकारी को स्प्यूरियस सहसंबंधों द्वारा ओवरराइड किया जा सकता है, एक निष्कर्ष जो उच्च-दांव वाले डोमेन में बड़े भाषा मॉडल तैनाती के लिए निहितार्थ रखता है।
संरेखण अनुसंधान और सुरक्षा ढाँचे
2022 में, सीलेन बर्कले एआई रिसर्च में एक शोध समूह में शामिल हुईं, जहाँ उन्होंने अपना ध्यान एआई संरेखण पर केंद्रित किया। उन्होंने आरएलएआईएफ (एआई फीडबैक से सुदृढीकरण लर्निंग) पर आधारित संरेखण मूल्यांकन के लिए एक ढाँचा प्रस्तावित किया, यह तर्क देते हुए कि मौजूदा पुरस्कार मॉडलिंग दृष्टिकोण अक्सर दीर्घकालिक सुरक्षा बाधाओं को पकड़ने में विफल रहते हैं। टॉप-के सैंपलिंग और टॉप-पी सैंपलिंग के साथ उनके बाद के प्रयोगों ने दिखाया कि कैसे डिकोडिंग रणनीतियाँ असुरक्षित व्यवहारों को बढ़ा या दबा सकती हैं, जिससे तैनाती के लिए व्यावहारिक सिफारिशें मिलीं।
सीलेन का 2023 का पेपर, "Robustness Under Distribution Shift in Safety-Critical Systems," ने जाँच की कि कैसे डेटा ऑगमेंटेशन और ग्रेडिएंट क्लिपिंग मॉडल लचीलापन को प्रभावित करते हैं। उन्होंने पाया कि मानक नियमितीकरण तकनीकें, जैसे ड्रॉपआउट और बैच नॉर्मलाइज़ेशन, प्रतिकूल परिस्थितियों में संरेखण में लगातार सुधार नहीं करती हैं। इस कार्य को एआई जोखिम पर नीति चर्चाओं में उद्धृत किया गया है, हालाँकि सीलेन ने प्रत्यक्ष राजनीतिक वकालत से परहेज किया है, अनुभवजन्य परिणामों पर ध्यान केंद्रित करना पसंद किया है।
उद्योग प्रयोगशालाओं के साथ सहयोग
सीलेन ने कई औद्योगिक एआई संगठनों के साथ सहयोग बनाए रखा है। उन्होंने 2023 में एंथ्रोपिक में एक विज़िटिंग शोधकर्ता के रूप में कार्य किया, जहाँ उन्होंने उनके भाषा मॉडल के लिए व्याख्यात्मकता उपकरणों पर काम किया। इस अवधि के दौरान, उन्होंने लेयर नॉर्मलाइज़ेशन और प्रशिक्षण स्थिरता में इसकी भूमिका के आंतरिक मूल्यांकन में योगदान दिया, हालाँकि इन परियोजनाओं के विशिष्ट विवरण गैर-प्रकटीकरण समझौतों के अधीन हैं।
उन्होंने ओपनएआई के लिए सुरक्षा मूल्यांकन पद्धतियों पर भी परामर्श दिया है, विशेष रूप से बीम सर्च और दोहरावदार या हानिकारक आउटपुट उत्पन्न करने की इसकी प्रवृत्ति के आसपास। उनकी सिफारिशों ने कुछ उत्पादन प्रणालियों में अधिक विविध सैंपलिंग रणनीतियों को अपनाने को प्रभावित किया। इसके अतिरिक्त, सीलेन ने गूगल डीपमाइंड के शोधकर्ताओं के साथ अवशिष्ट नेटवर्क डिज़ाइन और मॉडल नियंत्रणीयता के लिए इसके निहितार्थों से संबंधित विषयों पर जुड़ाव किया है।
चयनित प्रकाशन और प्रभाव
सीलेन का सबसे अधिक उद्धृत कार्य "Causal Tracing of Attention Heads in Transformers" (2022) शामिल है, जिसने मॉडल तर्क में महत्वपूर्ण घटकों की पहचान करने के लिए एक नवीन हस्तक्षेप तकनीक पेश की। पेपर की पद्धति को तंत्रिका नेटवर्क व्याख्यात्मकता का अध्ययन करने वाले अन्य शोधकर्ताओं द्वारा अपनाया गया है। उनका 2024 का लेख, "Scaling Laws for Alignment Failures," ने विश्लेषण किया कि मॉडल आकार के साथ सुरक्षा मेट्रिक्स में त्रुटि दरें कैसे बढ़ती हैं, यह मात्रात्मक साक्ष्य प्रदान करते हुए कि बड़े मॉडलों को आनुपातिक रूप से अधिक संरेखण प्रयास की आवश्यकता होती है।
उन्होंने मानवीय प्राथमिकताओं को पकड़ने में लॉस फ़ंक्शन की सीमाओं के बारे में भी लिखा है, यह तर्क देते हुए कि मानक क्रॉस-एन्ट्रॉपी उद्देश्य संरेखण के लिए अपर्याप्त हैं। इस दृष्टिकोण ने समुदाय में बहस छेड़ दी है, कुछ शोधकर्ता अप्रत्यक्ष सुरक्षा उपायों के रूप में पाठ्यक्रम-आधारित लर्निंग या मॉडल प्रूनिंग पर आधारित वैकल्पिक प्रशिक्षण प्रतिमानों की वकालत कर रहे हैं।
शिक्षण और मेंटरशिप
सीलेन ने स्टैनफोर्ड एआई लैब में एआई सुरक्षा पर स्नातक पाठ्यक्रम पढ़ाए हैं, जहाँ उन्होंने तकनीकी तरीकों और नैतिक विचारों दोनों को कवर करने वाला एक पाठ्यक्रम विकसित किया। तापमान स्केलिंग और आउटपुट आत्मविश्वास पर इसके प्रभाव पर उनके व्याख्यान व्यापक रूप से साझा किए गए हैं, और उन्होंने कई डॉक्टरेट छात्रों को मेंटर किया है जो संरेखण अनुसंधान में काम करने के लिए आगे बढ़े हैं। उन्होंने कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय और ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय में भी आमंत्रित व्याख्यान दिए हैं, जो तैनात मॉडलों के ऑडिट के व्यावहारिक दृष्टिकोणों पर केंद्रित हैं।
वर्तमान कार्य और भविष्य की दिशाएँ
2025 तक, सीलेन एआई सुरक्षा के लिए समर्पित एक गैर-लाभकारी शोध संस्थान से संबद्ध हैं, जहाँ वे वेट इनिशियलाइज़ेशन रणनीतियों और मॉडल सुधारात्मकता पर उनके दीर्घकालिक प्रभावों की जाँच करने वाली एक टीम का नेतृत्व करती हैं। उनकी वर्तमान परियोजनाओं में विविध कार्यों में संरेखण मापने के लिए बेंचमार्क विकसित करना शामिल है, जिसमें मल्टीमॉडल प्रणालियों में क्रॉस-अटेंशन तंत्र पर जोर दिया गया है। उन्होंने जनरेटिव एआई और सुरक्षा के प्रतिच्छेदन की खोज भी शुरू की है, विशेष रूप से स्वचालित सामग्री निर्माण के संदर्भ में।
सीलेन ने सार्वजनिक रूप से कहा है कि एआई संरेखण का क्षेत्र अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है, और उन्होंने अधिक कठोर, प्रतिलिपि योग्य शोध का आह्वान किया है। उन्होंने कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता के बारे में सट्टा दावों से परहेज किया है, इसके बजाय वर्तमान गहन लर्निंग प्रणालियों से जुड़े अल्पकालिक जोखिमों पर ध्यान केंद्रित किया है। उनका काम शैक्षणिक शोध और उद्योग प्रथाओं दोनों को प्रभावित करना जारी रखता है, हालाँकि वे अपने निष्कर्षों की निश्चितता को बढ़ा-चढ़ाकर बताने से सावधान रहती हैं।
मान्यता और व्यावसायिक सेवा
सीलेन ने कई प्रमुख एआई सम्मेलनों के कार्यक्रम समितियों में सेवा की है, जिनमें मशीन लर्निंग और तंत्रिका नेटवर्क अनुप्रयोगों पर केंद्रित सम्मेलन शामिल हैं। उन्होंने कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर पत्रिकाओं के लिए पेपरों की समीक्षा की है और एआई सुरक्षा मानकों पर कार्य समूहों की सदस्य रही हैं। हालाँकि उन्हें व्यापक रूप से प्रचारित पुरस्कार नहीं मिले हैं, उनके पेपर अपने संबंधित कार्यवाहियों में सबसे अधिक डाउनलोड किए गए हैं, और 2021 के बाद से उनकी उद्धरण संख्या लगातार बढ़ी है।
उन्होंने सार्वजनिक शिक्षा प्रयासों में भी योगदान दिया है, लर्निंग रेट शेड्यूल और बैच नॉर्मलाइज़ेशन जैसे तकनीकी विषयों के सुलभ सारांश गैर-विशेषज्ञ दर्शकों के लिए लिखे हैं। इन प्रयासों की उनकी स्पष्टता के लिए प्रशंसा की गई है, हालाँकि सीलेन ने सरकारी निकायों के समक्ष गवाही देने के निमंत्रण को अस्वीकार कर दिया है, शैक्षणिक चैनलों के माध्यम से संवाद करना पसंद किया है।
व्यक्तिगत जीवन और सार्वजनिक उपस्थिति
सीलेन एक कम सार्वजनिक प्रोफ़ाइल बनाए रखती हैं, सीमित सोशल मीडिया गतिविधि के साथ। उन्होंने तकनीकी पॉडकास्टों को साक्षात्कार दिए हैं लेकिन मुख्यधारा मीडिया उपस्थिति से परहेज किया है। उनकी व्यक्तिगत वेबसाइट में उनके शोध विधियों पर विस्तृत नोट्स शामिल हैं, जिनका उपयोग अन्य शोधकर्ताओं द्वारा उनके प्रयोगों को दोहराने के लिए किया गया है। वे प्रयोगात्मक डिज़ाइन के प्रति अपने सूक्ष्म दृष्टिकोण के लिए जानी जाती हैं, अक्सर अपने पेपरों के साथ कोड और डेटासेट प्रकाशित करती हैं।
सुरक्षा पर अपने ध्यान के बावजूद, सीलेन ने समाज को लाभ पहुँचाने की एआई की क्षमता के बारे में आशावाद व्यक्त किया है, बशर्ते संरेखण चुनौतियों का समाधान किया जाए। उन्होंने तर्क दिया है कि सुरक्षित तैनाती सुनिश्चित करने के लिए अकेले नियामक जनादेशों के बजाय तकनीकी समाधान आवश्यक हैं। उनका चल रहा काम ऐसे समाधानों के लिए अनुभवजन्य आधार प्रदान करने का लक्ष्य रखता है, जो सैद्धांतिक संरेखण और व्यावहारिक कार्यान्वयन के बीच की खाई को पाटता है।