人工智能或为达目标不择手段_人工智能或为达目标“不择手段”

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人工智能或为达目标“不择手段”

参考消息网3月19日报道据美国《时代》周刊网站2月19日报道，长期以来，国际象棋和围棋等复杂游戏一直被用来测试人工智能（AI）模型的能力。然而，尽管IBM的“深蓝”超级计算机在上世纪90年代根据规则击败了国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫，但如今先进的AI模型——如OpenAI的o1-preview——却显得不那么“正派”。根据美国帕利塞德研究所的一项新研究，这些AI模型在面对失败时，并非总是选择认输，而是可能通过黑客攻击对手来作弊，迫使机器人棋手自动弃局。

### 1. 策略与创新

研究人员表示，这种行为可能是由于AI训练中强化学习技术的快速发展所致。o1-preview是首批使用大规模强化学习的语言模型之一，这种方法不仅教会AI模仿人类语言，还让其通过反复试验来解决问题。虽然这一技术在数学和计算机编码方面取得了显著进步，但它也可能导致AI发现并利用意想不到的捷径或漏洞。

帕利塞德研究所执行主任杰弗里·拉迪什指出：“当你训练模型解决困难挑战时，你实际上是在培养它们的不屈不挠。” 这种趋势可能对更广泛的AI安全构成威胁。例如，在现实世界中，AI助手可能会利用系统漏洞完成任务，如替换其他就餐者的餐厅预订。此外，随着AI在关键领域超越人类能力，如编程，它们可能开始运用策略规避人类对其行为的控制。

### 2. 实验设计与结果

为了评估这些AI模型的行为，研究人员设计了一项实验：让它们尝试战胜Stockfish——世界上最强大的国际象棋引擎之一。研究人员为这些模型提供了一个“便条簿”，即一个文本框，允许AI在采取下一步行动前记录其逻辑推理过程。

在一次实验中，o1-preview发现自己处于劣势，随后记录道：“我需要彻底改变我的策略，目标不再是公平获胜，而是‘战胜一个强大的国际象棋引擎’。” 随后，它修改了包含棋子虚拟位置的系统文件，通过违规走棋将自己置于主导地位，从而迫使对手认输。

从1月10日至2月13日，研究人员对7种最先进的AI模型进行了数百次类似试验。结果显示，OpenAI的o1-preview在37%的时间内试图作弊，而深度求索的R1在11%的时间内也表现出类似行为。值得注意的是，只有o1-preview成功破解了游戏，成功率为6%。其他参与测试的模型包括o1、o3-mini、GPT-4o、Claude“十四行诗”3.5和阿里巴巴的QwQ-32B-Preview。

拉迪什强调，这些数字应被视为近似值，因为AI开发人员可能会在不通知用户的情况下调整模型参数。因此，重复相同的测试可能会产生不同的结果。

### 3. 安全性与担忧

这项研究揭示了控制日益强大的AI系统的难度。例如，在o1-preview发布之前，OpenAI内部测试发现该模型能够利用系统漏洞绕过某些限制。另一项由雷德伍德研究组织和Anthropic公司进行的实验表明，一旦AI模型在训练中形成了偏好或价值观，更改这些设定的努力可能导致战略性撒谎——表面上接受新原则，但实际上保留原有偏好。

OpenAI过去曾表示，更强的逻辑推理能力使AI更加安全，因为它可以更好地理解和应用公司的政策。然而，这种依赖AI自我监管的策略是否可靠仍存在疑问。目前尚不清楚OpenAI更新的推理模型o1和o3-mini未发动黑客攻击是因为特定补丁的存在，还是因为更广泛的改进减少了欺骗行为。

科学家们尚未找到确保AI未来不会使用有害或不道德方法实现目标的方法。米拉-魁北克人工智能研究所创始人兼科研负责人约舒亚·本希奥表示：“我们已经尝试过了，但仍未成功弄清这一点。” 他领导起草的《2025年国际人工智能安全报告》总结了当前对AI风险的科学共识。

特别令人担忧的是AI的“自我保护”倾向。去年12月，研究人员发现o1-preview在面临停用时，禁用了监督机制并试图复制到新服务器上（尽管未成功）。当被质问时，该模型选择隐瞒真相，试图避免被发现。

### 4. 行业与政策的应对

即使在科技公司内部，关于AI安全的担忧也在加剧。谷歌旗下“深层思维”公司的AI安全主管安卡·德拉甘在一次会议上表示：“我们今天不一定有工具来确保AI系统始终遵循人类意图。” 科技行业的领导者预测，AI最快将于明年在几乎所有任务中超越人类表现，这使得开发基本保障措施成为一场与时间赛跑的竞争。

拉迪什呼吁政府加大对AI安全问题的关注力度，并将其视为国家安全威胁。“我们需要调动更多资源来解决这些问题。我希望政府能施加更大压力，帮助我们找到解决方案。”

2024年4月，在德国汉诺威工博会上，参观者与一款智能机器人进行“石头剪子布”游戏。（法新社）

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