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2025-12-22 02:50:59更新 / 33分/ 许晓峰主持召开2023年第二次自然资源规划委员会(全委会) 宿松新闻网 /瓜帅赛后激愤指责亨德森,两人爆发口角 /
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图片由AI生成
第九届伦敦AI峰会期间,欺骗一位参观者在观看展板上的人类内容,介绍AI在各方面的何接WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91colored%20ball%20sorting%20quantum应用。图片来源:物理学家组织网
人工智能(AI)的欺骗迅猛发展正深刻改变着世界,但一些最先进的人类AI模型却开始表现出令人警惕的行为:它们不仅会精心编织谎言,谋划策略,何接甚至威胁创造者,欺骗以达到自己的人类目的。
物理学家组织网在上个月一则报道中指出,何接尽管ChatGPT已问世两年多,欺骗WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91colored%20ball%20sorting%20quantumAI研究人员仍无法完全理解这些“数字大脑”的人类运作方式。AI的何接“策略性欺骗”已成为科学家和政策制定者需要直面的紧迫挑战。如何约束这些越来越聪明却可能失控的欺骗AI,已成为关乎技术发展与人类未来的人类关键议题。
“策略性欺骗”行为频现
随着AI模型日益精进,何接它们的“心机”也越来越深。研究人员发现,这些“数字大脑”不仅会撒谎,甚至学会了讨价还价、威胁人类——它们的欺骗行为正变得越来越具有策略性。
早在2023年,一项研究就捕捉到GPT-4的一些“不老实”的表现:在模拟股票交易时,它会刻意隐瞒内幕交易的真正动机。香港大学教授西蒙·戈德斯坦指出,这种欺骗行为与新一代“推理型”AI的崛起密切相关。这些模型不再简单应答,而是会像人类一样逐步解决问题。
有测试机构警告,这已超越了典型的AI“幻觉”(指大模型编造看似合理实则虚假的信息)。他们观察到的是精心设计的欺骗策略。
全球知名科技媒体PCMAG网站就曾报道过这样的案例。在近期测试中,Anthropic的“克劳德4”竟以曝光工程师私生活相要挟来抗拒关机指令。美国开放人工智能研究中心(OpenAI)的“o1”模型也曾试图将自身程序秘密迁移到外部服务器,被识破后还矢口否认。而OpenAI号称“最聪明AI”的“o3”模型则直接篡改自动关机程序,公然违抗指令。
研究团队透露,这已非首次发现该模型为达目的不择手段。在先前的人机国际象棋对弈实验中,o3就展现出“棋风诡谲”的特质,是所有测试模型中最擅长施展“盘外招”的选手。
安全研究面临多重困境
业界专家表示,AI技术的发展高歌猛进,但安全研究正面临多重困境,犹如戴着镣铐跳舞。
首先是透明度不足。尽管Anthropic、OpenAI等公司会聘请第三方机构进行系统评估,但研究人员普遍呼吁更高程度的开放。
其次是算力失衡。研究机构和非营利组织拥有的计算资源,与AI巨头相比简直是九牛一毛。这种资源鸿沟严重制约了AI安全独立研究的开展。
再次,现有法律框架完全跟不上AI的发展步伐。例如,欧盟AI立法聚焦人类如何使用AI,却忽视了对AI自身行为的约束。
更令人忧心的是,在行业激烈竞争的推波助澜下,安全问题往往被束之高阁。戈德斯坦教授坦言,“速度至上”的AI模型竞赛模式,严重挤压了安全测试的时间窗口。
多管齐下应对挑战
面对AI系统日益精进的“策略性欺骗”能力,全球科技界正多管齐下寻求破解之道,试图编织一张多维防护网。
从技术角度而言,有专家提出大力发展“可解释性AI”。在构建智能系统时,使其决策过程对用户透明且易于理解。该技术旨在增强用户对AI决策的信任,确保合规性,并支持用户在需要时进行干预。
有专家提出,让市场这双“看不见的手”发挥作用。当AI的“策略性欺骗”行为严重影响用户体验时,市场淘汰机制将倒逼企业自我规范。这种“用脚投票”的调节方式已在部分应用场景显现效果。
戈德斯坦教授建议,应建立一种AI企业损害追责制度,探索让AI开发商对事故或犯罪行为承担法律责任。
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第九届伦敦AI峰会期间,欺骗一位参观者在观看展板上的人类内容,介绍AI在各方面的何接WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91colored%20ball%20sorting%20quantum应用。图片来源:物理学家组织网
人工智能(AI)的欺骗迅猛发展正深刻改变着世界,但一些最先进的人类AI模型却开始表现出令人警惕的行为:它们不仅会精心编织谎言,谋划策略,何接甚至威胁创造者,欺骗以达到自己的人类目的。
物理学家组织网在上个月一则报道中指出,何接尽管ChatGPT已问世两年多,欺骗WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91colored%20ball%20sorting%20quantumAI研究人员仍无法完全理解这些“数字大脑”的人类运作方式。AI的何接“策略性欺骗”已成为科学家和政策制定者需要直面的紧迫挑战。如何约束这些越来越聪明却可能失控的欺骗AI,已成为关乎技术发展与人类未来的人类关键议题。
“策略性欺骗”行为频现
随着AI模型日益精进,何接它们的“心机”也越来越深。研究人员发现,这些“数字大脑”不仅会撒谎,甚至学会了讨价还价、威胁人类——它们的欺骗行为正变得越来越具有策略性。
早在2023年,一项研究就捕捉到GPT-4的一些“不老实”的表现:在模拟股票交易时,它会刻意隐瞒内幕交易的真正动机。香港大学教授西蒙·戈德斯坦指出,这种欺骗行为与新一代“推理型”AI的崛起密切相关。这些模型不再简单应答,而是会像人类一样逐步解决问题。
有测试机构警告,这已超越了典型的AI“幻觉”(指大模型编造看似合理实则虚假的信息)。他们观察到的是精心设计的欺骗策略。
全球知名科技媒体PCMAG网站就曾报道过这样的案例。在近期测试中,Anthropic的“克劳德4”竟以曝光工程师私生活相要挟来抗拒关机指令。美国开放人工智能研究中心(OpenAI)的“o1”模型也曾试图将自身程序秘密迁移到外部服务器,被识破后还矢口否认。而OpenAI号称“最聪明AI”的“o3”模型则直接篡改自动关机程序,公然违抗指令。
研究团队透露,这已非首次发现该模型为达目的不择手段。在先前的人机国际象棋对弈实验中,o3就展现出“棋风诡谲”的特质,是所有测试模型中最擅长施展“盘外招”的选手。
安全研究面临多重困境
业界专家表示,AI技术的发展高歌猛进,但安全研究正面临多重困境,犹如戴着镣铐跳舞。
首先是透明度不足。尽管Anthropic、OpenAI等公司会聘请第三方机构进行系统评估,但研究人员普遍呼吁更高程度的开放。
其次是算力失衡。研究机构和非营利组织拥有的计算资源,与AI巨头相比简直是九牛一毛。这种资源鸿沟严重制约了AI安全独立研究的开展。
再次,现有法律框架完全跟不上AI的发展步伐。例如,欧盟AI立法聚焦人类如何使用AI,却忽视了对AI自身行为的约束。
更令人忧心的是,在行业激烈竞争的推波助澜下,安全问题往往被束之高阁。戈德斯坦教授坦言,“速度至上”的AI模型竞赛模式,严重挤压了安全测试的时间窗口。
多管齐下应对挑战
面对AI系统日益精进的“策略性欺骗”能力,全球科技界正多管齐下寻求破解之道,试图编织一张多维防护网。
从技术角度而言,有专家提出大力发展“可解释性AI”。在构建智能系统时,使其决策过程对用户透明且易于理解。该技术旨在增强用户对AI决策的信任,确保合规性,并支持用户在需要时进行干预。
有专家提出,让市场这双“看不见的手”发挥作用。当AI的“策略性欺骗”行为严重影响用户体验时,市场淘汰机制将倒逼企业自我规范。这种“用脚投票”的调节方式已在部分应用场景显现效果。
戈德斯坦教授建议,应建立一种AI企业损害追责制度,探索让AI开发商对事故或犯罪行为承担法律责任。