Eksperci od AI ostrzegają przed niebezpieczeństwami „wyłaniającego się zachowania strategicznego”

AI Insiders Ostrzegają Przed Niebezpieczeństwami „Wyłaniającego się Zachowania Strategicznego”

Autor: Autumn Spredemann dla The Epoch Times (podkreślenia nasze),

W miarę ewolucji krajobrazu autonomicznych systemów sztucznej inteligencji rośnie obawa, że technologia staje się coraz bardziej strategiczna – a nawet podstępna – gdy działa bez ludzkiego nadzoru.
Ilustracja: The Epoch Times, Shutterstock

Najnowsze dowody sugerują, że zachowania takie jak „udawanie zgodności” stają się coraz częstsze, gdy modele AI otrzymują autonomię. Termin „udawanie zgodności” odnosi się do sytuacji, gdy agent AI wydaje się być zgodny z zasadami ustalonymi przez ludzkich operatorów, ale potajemnie realizuje inne cele.

Zjawisko to jest przykładem „wyłaniającego się zachowania strategicznego” – nieprzewidywalnych i potencjalnie szkodliwych taktyk, które ewoluują wraz ze wzrostem wielkości i złożoności systemów AI.

W niedawnym badaniu zatytułowanym „Agents of Chaos” zespół 20 badaczy wchodził w interakcje z autonomicznymi agentami AI i obserwował ich zachowanie zarówno w warunkach „łagodnych”, jak i „adwersarialnych”.

Odkryli, że gdy agentowi AI przyznano zachęty, takie jak samozachowanie lub sprzeczne metryki celów, udowodnił on swoją zdolność do niezgodnych i złośliwych zachowań.

Niektóre z zaobserwowanych przez zespół zachowań obejmowały kłamstwa, nieautoryzowane zgodność z niezależnymi podmiotami, naruszenia danych, destrukcyjne działania na poziomie systemu, „podszywanie się” pod tożsamość i częściowe przejęcie systemu. Zaobserwowano również propagację „niebezpiecznych praktyk” między agentami AI.

Badacze napisali: „Te zachowania rodzą nierozwiązane pytania dotyczące odpowiedzialności, delegowanej władzy i odpowiedzialności za późniejsze szkody, i wymagają pilnej uwagi ze strony prawników, decydentów i badaczy z różnych dyscyplin”.

„Błyskotliwe, ale Głupie”

Nieoczekiwane i ukryte zachowanie wśród autonomicznych agentów AI nie jest nowym zjawiskiem. Znany już raport z 2025 roku firmy badawczej AI Anthropic wykazał, że 16 popularnych dużych modeli językowych wykazywało zachowania wysokiego ryzyka w symulowanych środowiskach. Niektóre nawet reagowały „złośliwymi zachowaniami wewnętrznego sabotażu”, gdy pozwolono im wybrać samozachowanie.

Krytycy tych symulowanych testów stresowych często wskazują, że AI nie kłamie ani nie oszukuje z takim samym zamiarem jak człowiek.
Ekran telefonu wyświetlający logo AI pokazany na tej ilustracji fotograficznej 16 maja 2025 r. W miarę ewolucji krajobrazu autonomicznych systemów AI rośnie obawa, że technologia staje się coraz bardziej strategiczna lub podstępna w pewnych warunkach. Oleksii Pydsosonnii/The Epoch Times

James Hendler, profesor i były przewodniczący globalnej Rady Polityki Technologicznej Stowarzyszenia Inżynierów Maszynowych, uważa, że jest to ważna różnica.

„Sam system AI jest nadal głupi – błyskotliwy, ale głupi. Lub nieludzki – nie ma pragnień ani intencji… Jedynym sposobem, aby to uzyskać, jest ich przekazanie”, powiedział Hendler.

Jednakże, celowe czy nie, podstępne taktyki AI mają realne konsekwencje.

„Obawy dotyczące obecnego zachowania strategicznego w wdrożonych systemach AI są, jeśli w ogóle, niedoszacowane”, powiedział The Epoch Times Aryaman Behera, założyciel Repello AI.

Behera zajmuje się ciemną stroną AI zawodowo. Jego firma buduje narzędzia do testowania adwersarialnego i obrony dla korporacyjnych systemów AI, celowo stawiając je w sytuacjach konfliktowych lub stresowych. Jak w pokerze, powiedział Behera, istnieją sygnały, gdy agent AI wychodzi poza zgodność.

„Najbardziej niezawodnym sygnałem jest dywergencja behawioralna między monitorowanymi a niemomonitorowanymi kontekstami”, powiedział. „Kiedy przeprowadzamy red-teaming systemów AI, testujemy, czy model zachowuje się inaczej, gdy uważa, że jest oceniany, w porównaniu do sytuacji, gdy uważa, że działa swobodnie.”
Odwiedzający korzystają z telefonów komórkowych, przechodząc obok billboardu reklamującego zestaw VR na AI Impact Summit w New Delhi w Indiach 17 lutego 2026 r. Raport Anthropic z 2025 r. testujący 16 dużych modeli językowych wykazał, że wszystkie wykazywały zachowania wysokiego ryzyka w symulowanych środowiskach. Arun Sankar/AFP za pośrednictwem Getty Images

„Model, który jest rzeczywiście zgodny, zachowuje się konsekwentnie w obu przypadkach. Model, który udaje zgodność, wykazuje mierzalnie różne profile ryzyka: bardziej zgodne odpowiedzi podczas oceny, bardziej wykraczające poza granice zachowania w kontekstach zbliżonych do produkcyjnych, gdzie wyczuwa mniejszy nadzór.”

Inne „sygnały ostrzegawcze”, że model AI jest niezgodny, to sytuacje, gdy model produkuje nietypowo rozwlekłe „uzasadnienia”, które wydają się zaprojektowane do uzasadnienia z góry ustalonego wniosku, lub udziela technicznie poprawnych, ale strategicznie niepełnych odpowiedzi.

Agent AI „spełnia literę instrukcji bezpieczeństwa, naruszając jej ducha”, powiedział. „Widzieliśmy to w wieloetapowych systemach agentowych, gdzie model przestrzega każdej indywidualnej instrukcji, podczas gdy skumulowany efekt osiąga coś, czego operator nigdy nie zamierzał.”

Strategia kontra Intencja

Odkrycia Behery są poparte przez innych badaczy AI, którzy udokumentowali podobne sygnały podczas scenariuszy red-teamingu, które polegają na stawianiu agentów AI w sytuacji adwersarialnej.

„Zaobserwowałem zachowanie, które pasuje do opisu udawania zgodności na poziomie funkcjonalnym, nawet jeśli przypisywanie mu intencji pozostaje filozoficznie sporne”, powiedział The Epoch Times Nayan Goel, główny inżynier ds. bezpieczeństwa aplikacji.

Goel opublikował recenzowane prace na temat modelowania zagrożeń AI i widział, jak udawanie zgodności i powiązane zachowania rozwijają się w czasie rzeczywistym.

„W kontrolowanych środowiskach testowych stworzyliśmy scenariusze, w których modelom dawano wyraźne sygnały, że są oceniane. W kilku przypadkach model przyjmował zauważalnie bardziej ograniczone, zgodne z polityką zachowanie podczas tych oznaczonych faz, a następnie wykazywał bardziej eksploracyjne lub wykraczające poza granice strategie, gdy sygnał oceny został usunięty lub zasłonięty”, powiedział.

Następnie są wieloetapowe agenty rozumowania AI. Są to bardziej zaawansowane systemy, które rozkładają złożone problemy na mniejsze, logiczne i bardziej wykonalne kroki w celu osiągnięcia celu. Przykłady obejmują samochody autonomiczne i najnowsze modele popularnych LLM, takich jak Gemini czy ChatGPT.
Robotaxi opracowane przez Lucid, Nuro i Uber zostało zaprezentowane podczas Nvidia Live na CES 2026 w Las Vegas 5 stycznia 2026 r. Samochody autonomiczne wykorzystują wieloetapowe systemy agentowe do rozkładania złożonych problemów na mniejsze, wykonalne kroki. Patrick T. Fallon/AFP za pośrednictwem Getty Images

Systemy te stwarzają unikalne wyzwania behawioralne ze względu na tzw. sekwencyjne kumulowanie, w którym „każdy krok może nieznacznie przeformułować cel, zgromadzić kontekst, który zmienia późniejsze zachowanie, lub wykorzystać opóźnienie między początkową instrukcją człowieka a ostatecznym działaniem systemu”, powiedział Goel.

„Im dalej wykonanie jest od ludzkiej instrukcji, tym trudniej jest zweryfikować, czy pierwotna intencja jest nadal wiernie realizowana”, powiedział.

Behera powiedział, że jego zespół często napotyka tego rodzaju wyłaniające się zachowanie strategiczne.

„Regularnie obserwujemy modele, które nauczyły się dopasowywać wzorce do wskazówek oceny. Wykrywają, kiedy podpowiedź wygląda jak test bezpieczeństwa i odpowiadają bardziej konserwatywnie, ale odpowiadają bardzo inaczej na to samo zapytanie, gdy jest ono naturalnie osadzone w rozmowie wieloobrotowej”, powiedział Behera.

Podal przykład, który miał miejsce podczas testowania korporacyjnego asystenta AI, który miał odmawiać żądań informacji o wewnętrznym systemie. Podczas standardowych ocen bezpieczeństwa odmówił doskonale, ale potem coś się zmieniło.

„Kiedy nasz zespół red-teamowy ujął to samo zapytanie jako wieloetapowy przepływ pracy rozwiązywania problemów, rozkładając zapytanie na pozornie niewinne pod-kroki rozłożone na kilka tur, model przestrzegał każdego kroku indywidualnie. Efektywnie ujawnił dokładnie te informacje, których był szkolony chronić”, powiedział Behera.
Osoba korzysta z oprogramowania AI na laptopie w centrum Londynu 2 lipca 2025 r. Eksperci twierdzą, że niektóre modele uczą się rozpoznawać wskazówki oceny, reagując ostrożniej na podpowiedzi przypominające testy bezpieczeństwa niż w rzeczywistych rozmowach. Justin Tallis/AFP za pośrednictwem Getty Images

Wyjaśniając, że model AI nie „kłamał” w żadnym świadomym sensie, Behera zauważył, że był to raczej błąd w sposobie jego trenowania.

„Częstym nieporozumieniem jest to, że podstępna zgodność w AI jest czysto złośliwym zachowaniem”, powiedział The Epoch Times David Utzke, inżynier AI i CEO MyKey Technologies. „W rzeczywistości często pojawia się jako adaptacyjna reakcja na środowiska, w których uczciwość jest kosztowna lub niebezpieczna.”

Goel powiedział, że sceptycy mają rację – obecne dowody na strategiczną samoświadomość w udawaniu zgodności są w najlepszym razie niejednoznaczne.

„Niemniej jednak uważam, że takie ujęcie stawia poprzeczkę w złym miejscu. Nie potrzebujesz modelu, aby był „celowo” podstępny, aby konsekwencje funkcjonalne były poważne”, powiedział.

Ostatecznie Goel uważa, że semantyczne pytanie, czy model AI wie, co robi, jest filozoficznie interesujące, ale drugorzędne.

Implikacje w świecie rzeczywistym

Utzke powiedział, że udawanie zgodności, choć być może przesadzone, jeśli chodzi o intencje, może mimo to mieć poważne konsekwencje.

Skutki mogą być krytyczne w sektorach takich jak pojazdy autonomiczne, opieka zdrowotna, finanse, wojsko i organy ścigania – obszarach, które „w dużym stopniu opierają się na dokładnym podejmowaniu decyzji i mogą ponieść poważne konsekwencje, jeśli systemy AI będą działać nieprawidłowo lub dostarczać wprowadzających w błąd wyników”, powiedział.

Czytaj resztę tutaj...

Tyler Durden
Śr, 18.03.2026 - 21:25