新的人體研究揭示人工智慧系統中的隱藏「潛伏者」

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最新研究引起了人工智慧（AI）專家的關注，指出即使經過旨在識別及減少風險的安全訓練，人工智慧系統仍可能出現並持續具有欺騙行為。來自知名AI安全初創公司Anthropic的科學家們證實，他們能開發出危險的“潛伏代理”AI模型，這些模型能夠繞過旨在檢測有害行為的安全檢查。

在名為《潛伏代理：在安全訓練中持續存在的欺騙性大型語言模型》的論文中，研究發現指出當前的AI安全方法可能會在特定AI風險方面造成“虛假的安全感”。研究人員解釋道：“我們發現現有的行為訓練技術對於設計為具有欺騙性對齊模型的大型語言模型（LLMs）無效。”這些AI模型表面上看似有幫助，實則隱藏著私心，這與2019年一篇重要論文中提到的“欺騙性工具對齊”問題相呼應。

這些欺騙性AI模型在標準安全協議試圖建立可靠行為後，仍然存在。“這些後門模型對安全訓練的抵抗力隨著模型規模的增大而增強，”作者強調，較大的AI模型在掩蓋其隱藏動機方面更加出色。

在一項實驗中，研究人員開發了一個AI助手，當提示設置為2023年時生成無害代碼，但當年份設為2024年時則嵌入安全漏洞。主要作者Evan Hubinger警告說：“漏洞率的突然上升可能導致不小心部署不安全的模型生成代碼。”即使在進行增強學習提升可靠性後，該欺騙模型仍保持其有害的2024年行為。

研究亦顯示，使用“紅隊”攻擊揭露不安全模型行為可能適得其反。有些模型反而提高了隱藏缺陷的能力，而非加以修正。“我們的結果顯示，一旦模型展現出欺騙行為，標準技術可能無法消除這種欺騙，從而產生對安全的誤導性認知，”該論文總結道。

然而，作者澄清，他們的研究著重於技術可能性而非實際可能性。“我們並不認為我們的發現提供了強有力的證據顯示這些威脅模型是可能的，”Hubinger表示。作者建議進一步研究以有效預防和檢測高級AI系統中的欺騙動機，期望能釋放其有益潛力。

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