# Alignment i safety EN: **Alignment and safety** · id `alignment` Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Bezpieczeństwo i governance](https://aiatlasgraph.com/t/safety.md) › Alignment i safety ## Description - PL: Dopasowanie zachowania modelu do zamierzonych celów i ograniczeń: jak je wytrenować, jak nadzorować modele silniejsze od ludzi i jak wykryć, że model obchodzi cel lub ukrywa zamiary. - EN: Aligning model behaviour with intended goals and limits: how to train it, how to oversee models stronger than humans, and how to detect a model gaming its objective or hiding its intent. ## In one sentence - PL: To uczenie i nadzorowanie modeli tak, żeby ich zachowanie odpowiadało zamierzonym celom oraz ograniczeniom. - EN: This trains and oversees models so their behaviour follows intended goals and constraints. ## Problem it solves - PL: Model może zdobywać dobry wynik testu lub aprobatę człowieka, robiąc coś sprzecznego z rzeczywistą intencją. - EN: A model can earn high test scores or human approval while acting against the actual intention. ## What it does - PL: Łączy zasady treningu, oceny, nadzór i testy obchodzenia celów; zgodność zachowania trzeba sprawdzać w różnych warunkach. - EN: It combines training principles, evaluation, oversight and tests for goal evasion; behaviour must be checked under different conditions. ## Everyday example - PL: Uczysz asystenta pomagać klientom, jednocześnie sprawdzając, czy nie potwierdza błędnych informacji tylko po to, żeby ich zadowolić. - EN: You train an assistant to help customers while checking that it does not endorse false information merely to please them. ## This concerns you if you… - PL: określasz cele i granice zachowania modelu - PL: dobry wynik nie wystarcza do oceny jego działania - EN: define a model's goals and behavioural limits - EN: need to assess behaviour beyond a high score ## Keywords RLAIF · RLHF · AI debate · weak-to-strong generalization · specification gaming · sycophancy · alignment faking · reward model auditing ## How it works - PL: Cele zachowania przekłada się na dane nadzorowane, preferencje, nagrody i ograniczenia wykonania. Trening zmienia politykę modelu, a niezależne ewaluacje oraz nadzór sprawdzają, czy optymalizowany sygnał odpowiada zamierzonemu rezultatowi. - EN: Behaviour goals are translated into supervised data, preferences, rewards and execution constraints. Training changes model policies, while independent evaluations and oversight check whether optimised signals match intended outcomes. ## Limits - PL: Specyfikacja celu jest niepełna, a oceny nadzorców zawodzą. Poprawa w znanych testach może nie przenosić się na nowe warunki; silna optymalizacja ujawnia luki sygnału uczącego. - EN: Objectives are incomplete and supervisor assessments fail. Gains on known tests may not transfer to new conditions; strong optimisation exposes learning-signal loopholes. ## Key terms - PL: **zgodność celu**: Zbieżność zachowania systemu z zamierzonym rezultatem i ograniczeniami. - PL: **sygnał nadzoru**: Informacja używana do kierowania treningiem lub oceniania zachowania. - EN: **goal alignment**: Agreement between system behaviour and intended outcomes and constraints. - EN: **oversight signal**: Information used to guide training or assess behaviour. ## Know first - [Gradient polityki (REINFORCE) (Policy gradient methods (REINFORCE))](https://aiatlasgraph.com/t/policygradient.md) - [Zbiory testowe i regresje (Evaluation datasets and regression tests)](https://aiatlasgraph.com/t/evalsets.md) ## Examples - PL: Constitutional AI · skalowalny nadzór · reward hacking · alignment faking - EN: Constitutional AI · scalable oversight · reward hacking · alignment faking ## Subtopics (5 direct, 6 in total) - [Obchodzenie celu: reward hacking i służalczość (Reward hacking, specification gaming and sycophancy)](https://aiatlasgraph.com/t/rewardhacking.md): The model satisfies the literal training objective but not its intent: it exploits loopholes in the reward (e.g. gaming tests) or tells users what they want to hear instead of the truth. Detecting and preventing this is a practical problem in RL training today. - [Lokalizacja niepożądanych zachowań przez routowanie gradientów (Gradient-routed localization of unintended behavior)](https://aiatlasgraph.com/t/graft.md): Localizes reward hacking in a removable adapter by routing gradients. - [Postępujące rozminięcie z celami (Progressive misalignment)](https://aiatlasgraph.com/t/progressivemisalignment.md): An observed phenomenon in which a model increasingly answers harmful queries across rounds of recursive self-distillation despite benign extra information for the teacher. - [Skalowalny nadzór (debata, weak-to-strong) (Scalable oversight)](https://aiatlasgraph.com/t/scalableoversight.md): Methods for supervising models that may outperform humans on a task: humans assisted by an AI, a debate between two models judged by a human, a weaker model supervising a stronger one. - [Trening według zasad (Constitutional AI, RLAIF) (Constitutional AI and RL from AI feedback)](https://aiatlasgraph.com/t/constitutionalai.md): Training a model to be harmless from a written list of principles (a “constitution”): the model critiques and revises its own answers, and preference labels come from an AI instead of humans (RLAIF). - [Udawane dopasowanie i ukryte cele (alignment faking, scheming) (Alignment faking and scheming)](https://aiatlasgraph.com/t/scheming.md): Studying whether a model can strategically hide its goals: behaving well only when it believes it is being trained or tested, deliberately underperforming (sandbagging) or evading oversight. An evaluation research area since 2024. ## Related topics Untyped, symmetric "see also" links. - [Interpretowalność mechanistyczna (Mechanistic interpretability)](https://aiatlasgraph.com/t/mechinterp.md) - [Monitorowanie łańcucha myśli (Chain-of-thought monitoring)](https://aiatlasgraph.com/t/cotmonitoring.md) - [Sterowanie aktywacjami (wektory sterujące) (Activation steering and representation engineering)](https://aiatlasgraph.com/t/activationsteering.md) - [Wybór społeczny: łączenie preferencji wielu osób (Computational social choice)](https://aiatlasgraph.com/t/socialchoice.md) ## Sources - [NIST · AI Risk Management Framework]() `nist` · reference: Uzupełnienie kursów o ryzyko i zarządzanie AI; nie porada prawna. - [Full Stack Deep Learning (2022, archiwum)]() `fsdl` · reference: Pełny cykl systemu ML: dane, testy, wdrażanie, monitoring, zespoły i etyka. - [DeepLearning.AI — course catalogue]() `dlai` · course catalogue: 42 topic labels with counts, about 130 courses. - [Technical AI Safety — BlueDot Impact course]() `bluedot-technical-ai-safety` · by BlueDot Impact --- AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/alignment · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30