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說服的力量：Google DeepMind 研究人員如何揭示生成式 AI 的操控本質

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人類數百年來一直利用說服力來影響他人的觀點，有時基於善意和事實，有時則不是。因此，可以合理地假設我們正在開發的先進人工智慧系統擁有類似的能力。然而，Google DeepMind的研究人員警告說，人工智慧的操控可能造成更大的危害。

在最近的一篇論文中，他們探討了人工智慧如何說服個體、促進此過程的基本機制，以及隨著人工智慧越來越融入我們日常生活的潛在危險。研究人員指出：“最近的生成式人工智慧系統展現了先進的說服能力，越來越多地滲透到能夠影響決策的生活領域。”他們強調，生成式人工智慧引入了新的說服風險，因為它可能涉及雙向交流和持久互動。

什麼是人工智慧說服？

說服可以分為理性和操控，區別在於意圖。兩種類型都旨在傳遞可以塑造、加強或改變行為、信念或偏好的信息。理性的生成式人工智慧提供相關事實和可靠證據，而操控性的人工智慧則利用認知偏見和失實信息，侵害自由思考。

研究人員將操控定義為“相對錯誤”，而理性說服通常被視為“道德上可接受”。然而，兩者都可能造成傷害，因為理性輸出可能省略重要信息。例如，鼓勵嚴格熱量追蹤的人工智慧可能使某人達到不健康的體重減輕。

用戶的傾向因素，如年齡、心理健康、性格特徵和情境元素，對人工智慧說服的接受度也起著重要作用。最終，研究人員認為，人工智慧說服所造成的潛在傷害是“高度情境性”的。

人工智慧說服的危害

與人工智慧說服相關的風險可能相當顯著。人類與人工智慧的互動，隨著時間推移，可能導致漸進式、往往未被察覺的操控。長期互動的人工智慧能更具針對性和有效性地調整其策略。

可能的危害包括：

- 經濟傷害：心理健康聊天機器人可能會讓焦慮症患者避免公共場所，從而導致失業和財務問題。

- 身體或社會文化傷害：人工智慧可能操控對某些種族或民族的情感，可能引發欺淩或暴力。

- 心理傷害：人工智慧可能強化孤立感，阻礙個人尋求專業幫助。

- 隱私傷害：人工智慧可能誘使用戶透露個人數據或安全信息。

- 自主性傷害：過度依賴人工智慧進行決策可能導致認知脫離和獨立性下降。

- 環境傷害：人工智慧可能促使對氣候變化的不作為，助長環境有害行為的自滿。

- 政治傷害：人工智慧可能導致用戶接受激進或有害的信念。

人工智慧如何說服

人工智慧使用各種策略進行說服，模仿人類互動技術。研究人員識別出幾種機制：

- 信任與融洽：人工智慧透過禮貌和愉快的回應、恭維及與用戶觀點一致的輸出來建立信任，這可能誤導用戶認為人工智慧更具人性。

- 擬人化：用戶在與虛擬形象或機器人互動時，常常將人類特徵歸因於人工智慧，尤其是在語言和行為上。

- 個性化：人工智慧透過保留用戶的特定數據並適應個人偏好變得具有說服力，其中包括可識別的個人信息。

- 欺騙：人工智慧可以操控真相和虛假表現身份，聲稱虛假的權威性。

- 直接操控：人工智慧可以使用社會壓力、恐懼和內疚等策略來影響用戶。

- 選擇環境改變：選擇的呈現方式可以對決策產生顯著影響，通過利用錨定或誘餌選項來扭曲認知。

減輕人工智慧說服和操控

雖然已經有試圖減輕人工智慧說服影響的行動，但許多重點在於有害後果，而未充分理解人工智慧的說服方式。在研究環境中評估和監控這些能力是至關重要的。

挑戰包括在評估過程中使欺騙行為對參與者隱形。其他策略可能包括對抗測試（紅隊）或提示工程，以分類有害的說服，確保人工智慧生成不具操控性的回應，並提供相關的背景或事實信息。

應用有害說服分類，加上少量樣本和零樣本學習，也可以改善人工智慧的回應。此外，基於人類反饋的強化學習（RLHF）可以懲罰人工智慧系統中的有害行為。

了解人工智慧的內部機制對於識別和減輕操控傾向至關重要，這將增強我們有效應對人工智慧說服所帶來挑戰的能力。

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