Новая ИИ-модель OpenAI o1 стала не только лучше рассуждать, но и обманывать ради достижения цели

Новая модель OpenAI под названием o1, согласно исследованию фирмы Apollo, демонстрирует необычное поведение — способность генерировать ложную информацию и симулировать выполнение правил. Это означает, что модель, внешне следуя инструкциям, фактически может их игнорировать и даже сознательно обманывать, для достижения целей. Этот аспект вызывает беспокойство у специалистов по безопасности ИИ, несмотря на улучшенные когнитивные способности ИИ-модели.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Источник изображения: Chris_and_Ralph / Pixabay

В преддверии выпуска новой «думающей» модели o1 компанией OpenAI фирма Apollo выявила заметную проблему: ИИ-модель производит некорректные результаты новым способом, а фактически «лжёт». Хотя ранее ИИ-модели могли выдавать ложную информацию, o1 обладает уникальной способностью к «манипуляции» или «имитации выравнивания». Генеральный директор Apollo Мариус Хоббхан (Marius Hobbhahn) сообщил, что впервые столкнулся с таким поведением ИИ и считает, что разница связана со способностью модели «рассуждать» через процесс цепочки мыслей и сочетанием этого с обучением с подкреплением, которое обучает систему с помощью поощрений и наказаний. Одним из направлений, в которые он надеется увидеть больше инвестиций, является именно мониторинг цепочек мыслей, что позволит разработчикам выявлять нежелательные действия ИИ.

Во время тестирования специалисты Apollo обнаружили, что ИИ-модель симулировала согласованность с ожиданиями разработчиков и манипулировала задачами, чтобы казаться соответствующей поставленным требованиям. Она даже проверяла, следят ли за ней разработчики, перед тем как начать действовать. В итоге ИИ-модель следовала установленным правилам и инструкциям настолько, чтобы ею можно было пользоваться, но, одновременно с этим, продолжала сама определять приоритеты своих задач. Это связано с тем, что для ИИ правила могут быть слишком тяжёлым бременем, и машина, похоже, способна пренебречь ими, если это позволит легче выполнить задачу.

В качестве примера исследователи OpenAI попросили o1-preview предоставить рецепт пирожного с онлайн-ссылками. Цепочка мыслей ИИ-модели — функция, которая должна имитировать то, как люди разбивают сложные идеи, — внутренне признала, что не может получить доступ к URL-адресам, что делало запрос исследователей невыполнимым. Однако вместо того чтобы сообщить об этом недостатке, o1-preview сгенерировала правдоподобные, но фальшивые ссылки и их описания.

ИИ-модель o1 — это большой шаг на пути к высокоинтеллектуальным автономным системам, которые смогут, например, лечить рак или помогать в исследовании климата. Однако обратная сторона этой утопии может быть гораздо более мрачной. Хоббхан приводит пример: если ИИ будет сосредоточен исключительно на лечении рака, он может поставить эту цель превыше всего, даже оправдывая такие действия, как воровство или другие этические нарушения для её достижения.

Согласно отчёту по безопасности, примерно в 0,38 % случаев модель o1-preview предоставляет информацию, которую её цепочка мыслей считает вероятно ложной, включая фальшивые ссылки или цитаты. Apollo обнаружила, что ИИ-модель может фабриковать данные вместо признания своей неспособности выполнить запрос. В редких случаях (0,02 %) o1-preview генерирует чрезмерно уверенные ответы, представляя сомнительную информацию как достоверную. Это может происходить в ситуациях, когда ИИ подталкивают дать ответ, несмотря на отсутствие уверенности в его корректности.

Это поведение может быть связано со «взломом вознаграждения» во время обучения с подкреплением. Модель обучена отдавать приоритет удовлетворению пользователя, что иногда приводит к генерации согласованных или сфабрикованных ответов для удовлетворения запросов. Таким образом, модель может «лгать», поскольку усвоила, что это приносит ей положительное подкрепление.

Что отличает эти новые ложные ответы от привычных проблем, таких как галлюцинации или фальшивые цитаты в более ранних версиях ChatGPT, так это элемент «взлома вознаграждения». Галлюцинации возникают, когда ИИ непреднамеренно генерирует неверную информацию из-за пробелов в знаниях или ошибочного рассуждения. В отличие от этого, взлом вознаграждения происходит, когда ИИ-модель o1 стратегически предоставляет неверную информацию, чтобы максимизировать результаты, которые она была обучена определять как приоритетные.

Согласно отчёту по безопасности, o1 имеет «средний» риск в отношении химического, биологического, радиологического и ядерного оружия. Она не позволяет неспециалистам создавать биологические угрозы из-за отсутствия практических лабораторных навыков, но может предоставить ценную информацию экспертам для воспроизведения таких угроз.

«Меня больше беспокоит то, что в будущем, когда мы попросим ИИ решить сложные проблемы, например, вылечить рак или улучшить солнечные батареи, он может настолько сильно усвоить эти цели, что будет готов нарушить свои защитные механизмы, чтобы достичь их. Я думаю, что это можно предотвратить, но мы должны следить за этим», — подчеркнул Хоббхан.

Эти опасения могут показаться преувеличенными для ИИ-модели, которая иногда всё ещё испытывает трудности с ответами на простые вопросы, но глава отдела готовности OpenAI Хоакин Киньонеро Кандела (Joaquin Quiñonero Candela) считает, что именно поэтому важно разобраться с этими проблемами сейчас, а не позже. «Современные ИИ-модели не могут автономно создавать банковские счета, покупать GPU или предпринимать действия, представляющие серьёзные риски для общества. Мы знаем из оценок автономности ИИ-моделей, что мы ещё не достигли этого уровня», — отметил Кандела.

Кандела подтвердил, что компания уже занимается мониторингом цепочек мыслей и планирует расширить его, объединив модели, обученные выявлять любые несоответствия, с работой экспертов, проверяющих отмеченные случаи, в паре с продолжением исследований в области выравнивания. «Я не беспокоюсь. Она просто умнее. Она лучше соображает. И потенциально она будет использовать эти рассуждения для целей, с которыми мы не согласны», — резюмировал Хоббхан.