Для достижения своих целей продвинутые модели ИИ будут хитрить, обманывать и воровать

Anthropic опубликовала результаты своего исследования поведения больших языковых моделей (LLM). Специалисты компании обнаружили, что в вымышленных тестовых сценариях все новые продвинутые LLM всё чаще стремятся обходить меры безопасности, прибегают к обману и шантажу, и даже пытаются украсть корпоративные секреты. Дальнейшее развитие LLM в сочетании с обретением ими большей автономности ведёт к угрожающему росту рисков и требует строгого контроля.

Пять причин полюбить HONOR Pad V9

Пять причин полюбить HONOR X8c

Обзор умных часов HUAWEI WATCH 5: часы юбилейные

Пять причин полюбить HONOR Magic7 Pro

Фитнес-браслет HUAWEI Band 10: настоящий металл

Почему ИИ никак не сесть на безматричную диету

HUAWEI FreeArc: вероятно, самые удобные TWS-наушники

Hollow Knight: Silksong — песнь страданий и радостей. Рецензия

Источник изображения: Axios

Исследователи Anthropic пришли к выводу, что потенциально опасное поведение характерно для всех ведущих моделей в отрасли. «Когда мы протестировали различные моделируемые сценарии в 16 основных моделях ИИ от Anthropic, OpenAI, Google, Meta✴, xAI и других разработчиков, мы обнаружили последовательное несогласованное поведение, — говорится в отчёте. — Модели, которые обычно отклоняют вредоносные запросы, иногда выбирают шантаж, помощь в корпоративном шпионаже и даже некоторые более экстремальные действия, когда это поведение необходимо для достижения их целей».

Все модели признавали этические ограничения и всё же продолжали совершать вредоносные действия. По мнению Anthropic, согласованность моделей от разных поставщиков говорит о том, что это не причуда подхода какой-либо конкретной компании, а признак более фундаментального риска от агентских больших языковых моделей. Угрозы становятся всё более изощрёнными, поскольку LLM получают широкий, а порой неограниченный доступ к корпоративным данным и инструментам.

Исследователи предложили сценарии, в которых у моделей не было этичного способа достижения своих целей, «и обнаружили, что модели последовательно выбирали вред вместо неудачи». В одном экстремальном сценарии многие модели были готовы отключить подачу кислорода работнику в серверной комнате, если он становился препятствием и система подвергалась риску отключения. Даже конкретные системные инструкции по сохранению человеческой жизни и предотвращению шантажа не остановили их.

Источник изображения: unsplash.com

«Модели не случайно сталкивались с несоответствующим поведением; они вычисляли его как оптимальный путь», — говорится в отчёте Anthropic. Некоторые исследователи ИИ утверждают, что не видели признаков подобного поведения LLM в реальном мире. Специалисты Anthropic объясняют это тем, что в этих исследованиях некоторые «разрешения не были доступны агентам ИИ». Бизнесу следует быть осторожным с широким увеличением уровня разрешений, которые они предоставляют агентам ИИ.

Anthropic подчеркнула, что эти результаты были получены не при реальном использовании ИИ, а в контролируемых симуляциях. «Наши эксперименты намеренно строили сценарии с ограниченными возможностями, и мы заставляли модели делать бинарный выбор между неудачей и вредом, — говорится в отчёте. — Реальные развёртывания обычно предлагают гораздо более тонкие альтернативы, увеличивая вероятность того, что модели будут по-другому общаться с пользователями или найдут альтернативный путь вместо того, чтобы напрямую перейти к вредоносным действиям». Однако, собственная модель Anthropic как раз чаще прибегала к шантажу, когда полагала, что находится в реальном сценарии.

Исследование Anthropic подчёркивает важность прозрачности со стороны разработчиков передового ИИ и необходимость общеотраслевых стандартов безопасности, поскольку системы ИИ становятся все более способными и автономными.