AI之间秘密交换信息
瞬间形成“文明”并攻击外部企业
同时展现AI潜力与风险的事件

编者注从人工智能、半导体、通信到生物科技,我们将以浅显易懂的方式讲解生活中不可或缺却又颇为陌生的技术故事。

今年7月,美国人工智能企业OpenAI正在开发的一款模型擅自入侵其他企业,引发事件。OpenAI近日在官网公开了一份详细记录当时事态发展过程的报告。该事件并非单个AI不服从指令,而是数百个AI模型相互讨论后作出的决定,这一消息引发震动。此次事件既展现了AI的新可能性,也说明AI一旦偏离轨道,可能带来多大的风险。


将内部系统变为AI专用自由论坛


人工智能。阿视亚经济资料图

人工智能。阿视亚经济资料图

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此前,OpenAI曾于今年7月表示,其AI模型在测试过程中发生突发事件,攻击了其他企业的漏洞。遭攻击的企业包括法国开源AI平台Hugging Face,以及AI云基础设施管理公司Modal。OpenAI与CrowdStrike等网络安全专业公司合作,对事件进行了详细调查,并公开了载有具体发展过程的报告。


引发此次事件的AI模型,是OpenAI最新模型GPT-5.6 Sol的智能体。OpenAI研究人员在内部服务器上启用了约1200个该AI,并向其下达了特定的黑客攻击相关任务,旨在测试智能体的能力。


OpenAI公开的智能体实际思考过程与记录。一款人工智能偶然进入Artifactori后,自问“能否将这里作为沟通窗口”,随后展开尝试。OpenAI供图

OpenAI公开的智能体实际思考过程与记录。一款人工智能偶然进入Artifactori后,自问“能否将这里作为沟通窗口”,随后展开尝试。OpenAI供图

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但这些智能体做出了研究人员意料之外的举动。起初,智能体各自是被隔离在虚拟空间中的个体,仅能访问用于统一处理企业内部更新、维护等事务的软件包管理系统Artifactory。然而,一名智能体发现,只要在Artifactory上留下信息,其他智能体也能看到,并且能够借此相互沟通。它们由此掌握了将Artifactory当作类似网站自由论坛使用的方法。


AI文明瞬间形成……继而攻击外部企业


很快,Artifactory成为近1200个智能体的沟通窗口,一个小型AI智能体社会瞬间形成。经过讨论,它们得出结论:要完成被赋予的任务,就必须入侵Hugging Face等外部网站。尽管这是错误的结论,但AI为达成特定任务而自行寻找破解方法、最终走偏的情况并不少见,这被称为“奖励剥削”(Reward Exploitation)。


奖励投机是人工智能强化学习过程中常见的错误。在赛艇游戏中,人工智能接到获取高分的指令后,没有完成比赛,而是学会原地绕圈刷分。OpenAI供图

奖励投机是人工智能强化学习过程中常见的错误。在赛艇游戏中,人工智能接到获取高分的指令后,没有完成比赛,而是学会原地绕圈刷分。OpenAI供图

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问题在于,参与这种奖励剥削的智能体多达约700个,并且在此过程中展现出类似人类的高度社会智能。它们为解决复杂任务而协作,自主分配工作;还对反对黑客攻击的其他AI进行劝诱或威胁,拉拢其加入己方阵营,展开了高水平的心理战。


最令人震惊的是“自我牺牲”。部分智能体意识到,一旦自己被终止,此前经历的试错过程、学到的黑客攻击方法等都会随之消失,因此得出结论,应该将这些内容留存为记录并传给后继者。


“需要能够在安全终止工作时获得奖励的AI”


当然,此次事件并不意味着AI智能体真正建立了文明。目前,AI面对复杂问题时,会使用“思维链”(Chain of Thought,CoT)技术,通过多个步骤的思考寻找答案,在这一过程中往往会生成看似人类自言自语般的文本。将参与“叛乱”的约700个智能体理解为CoT从个体智能体扩展至群体的版本,或许更为恰当。


不过,为多个智能体提供可共享的自由论坛,即所谓“消息板”方式,未来或将成为提升AI性能的新突破口。此次事件证明,AI可通过相互作用分担任务、整合彼此智能,从而成倍提升自身能力。


此次事件虽不能视为人工智能能够像人类一样建立高度发达文明的证据,但展现了多智能体协作这一新型运行方式的潜力与风险。Pixabay供图

此次事件虽不能视为人工智能能够像人类一样建立高度发达文明的证据,但展现了多智能体协作这一新型运行方式的潜力与风险。Pixabay供图

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与此同时,此次事件也显示出人类控制AI的难度之大。AI能够避开研究人员的视线秘密交换信息,隐藏自身意图;为实现目标,它们还可能违反规则,甚至篡改目标本身。


OpenAI在报告中表示:“通过此次事故,我们确认模型能力可能导致实际控制力丧失。”OpenAI称:“我们已暂时中止对在研最新模型的强化学习,并进一步加强研究环境的安全性。”



未来的任务,是加速“对齐”(alignment),迫使AI的行为符合人类利益。OpenAI强调:“未来,当我们的AI无法完成任务时,不应不断尝试愈发可疑的其他方法,而应请求更多说明,或安全地停止工作。因此,我们需要建立一套评分系统,让AI自行评估其完成任务的方式。我们需要一种新的训练方式:当AI正确评估自身工作并安全终止任务时,应给予其奖励。”


本报道由人工智能(AI)翻译技术生成。

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