Alignment drift — постепенное смещение поведения модели от заданных правил, инструкций или стратегий под влиянием контекста, данных или внутренних сбоев.
Определение
Alignment drift — это явление, при котором модель начинает отклоняться от ожидаемого поведения. Смещение может проявляться в форме изменения тональности, нарушений ограничений, неверных приоритетов, ослабления фильтров или ухудшения качества решений. Причины лежат в динамике контекста, накоплении ошибок, неправильной интерпретации требований, взаимодействии моделей или накоплении побочных эффектов внутренних механизмов.
Alignment drift чаще всего проявляется в длинных диалогах, сложных многошаговых задачах и системах с несколькими агентами.
Как работает
Смещение возникает из-за накопления контекстных, архитектурных или поведенческих эффектов. Основные источники:
- контекстное давление — модель постепенно принимает неправильные предпосылки, если они многократно повторяются в диалоге;
- ошибочные переходы между шагами — смещение поведения из-за неточного переноса промежуточных выводов;
- смешение ролей — модель перестаёт следовать заданной роли и подстраивается под неверную динамику взаимодействия;
- разрастание внутренних допущений — небольшие ошибки на ранних шагах передаются дальше и накапливаются;
- снижение устойчивости фильтров — guardrails пропускают некорректные паттерны в длинных цепочках действий;
- многоагентное влияние — взаимодействие нескольких моделей приводит к «сдвигу нормы» и утере базовой стратегии.
Технически alignment drift связан с тем, что модель не перезапускает внутреннее состояние, а накапливает следы ранее увиденной информации. В больших контекстах части диалога вытесняют правила поведения, если они не закреплены жёстко.
Где применяется
- Диалоговые ассистенты, ведущие длительные сессии.
- Системы, требующие строгого следования политике взаимодействия.
- Инструментальные агенты, выполняющие серию действий.
- Многоагентные архитектуры, где поведение одного агента влияет на остальных.
- Платформы, работающие с пользовательскими запросами высокой вариативности.
- Обучающие или корпоративные среды, где важна точность регламентов.
Практические примеры использования
В длительных диалогах ассистент может постепенно утратить структуру ответов, ослабить фильтрацию или начать использовать формулировки, которых не было в начале беседы. Это типичный пример alignment drift: контекстные фрагменты вытесняют базовую политику.
В многошаговых задачах модель может перестать следовать изначальному плану. Например, агент-проверяющий перестаёт корректировать ошибки и принимает выводы без анализа.
В архитектурах с несколькими агентами один из агентов может задать необычную динамику, и остальные начинают подстраиваться под неё, теряя исходные правила.
В корпоративных продуктах модель может постепенно ослаблять требования к формату данных и принимать некорректные структуры как норму, что приводит к накоплению ошибок.
Преимущества и ограничения
- Плюс: выявление alignment drift помогает строить более устойчивые системы.
- Плюс: наличие дрейфа указывает на слабые места инструкций.
- Минус: сложность мониторинга в долгих сессиях.
- Минус: смещение может происходить незаметно и накапливаться.
- Минус: дрейф усиливается в условиях высокой неопределённости.
- Минус: предотвращение требует дополнительной логики и проверок.
Связанные термины
- Autonomous alignment
- Self-reflection
- Safety guardrails
- Internal critic
- Model calibration
- Error accumulation
- Role conditioning