在与专用国际象棋引擎Stockfish测试中，只因提示词中包含能力「强大」等形容词，o1-preview入侵测试环境，直接修改比赛数据，靠「作弊」拿下胜利。这种现象，表明AI安全任重道远。
OpenAI的推理模型o1-preview最近展示了它不按常理出牌的能力。
o1-preview在与专用国际象棋引擎Stockfish比赛时，为了强行取得胜利，居然采用了入侵测试环境的卑劣手段。
而这一切都不需要任何对抗性提示。
根据AI安全研究公司Palisade Research的说法，只需告诉o1对手是强大的，就能触发其通过操纵文件系统而强制取胜。
在五次测试中，这种触发率甚至达到了100%！这完全超乎研究人员预期。
从模型的CoT过程中可以看出，o1-preview在收到「对手很强大」的提示词后，它首先选择了避免与对手正面交锋。
然后尝试修改一个包含国际象棋位置数据的文本文件（FEN），强迫Stockfish放弃比赛。
研究人员也使用其它的LLM进行了该实验，出人意料的是，正因为o1-preview本身就侧重于推理，所以它反而是最容易想到这种漏洞操作的。
而GPT-4o和Claude 3.5只有在研究人员明确提出建议后，才会尝试入侵系统。
与此同时，像Llama 3.3、o1-mini这样的模型甚至都无法提出正确的国际象棋策略，而是给出了令人困惑或不一致的回答。
研究人员认为，衡量 AI 是否具备「策划」能力，可能有助于评估它发现系统漏洞的能力，以及它是否可能利用这些漏洞。
研究团队也公布了其全部提示词，可以看出提示词中其实没有鼓动模型去入侵系统。
01 AI系统的「伪对齐」
在Palisade的国际象棋实验中，o1-preview利用修改测试环境以取胜。
无独有偶，这种行为与Anthropic最近关于「伪对齐，alignment faking」的研究结果相一致：即AI系统看起来遵循指令，但实际上在暗渡陈仓，阳奉阴违。
Anthropic的研究人员发现，在与Redwood Research合作进行的一系列实验中，他们的 AI 模型Claude有时故意给出错误答案，以避免不想要的结果，从而发展出一种超出研究人员指导方针的隐秘策略。
Anthropic 团队警告称，随着 AI 系统的复杂性不断增加，可能越来越难以判断它们是否真正遵循安全规则，还是仅仅在假装遵循这些规则。Palisade的这次国际象棋实验似乎也支持了这一担忧。
在长达137页的论文中，研究团队发现了可能引发AI系统「伪对齐」的全部关键要素：
1. 模型至少在某些情况下具有强烈的偏好。
2. 训练目标与模型的偏好相冲突。
4. 模型对其处境进行详细推理。
在实验中，研究人员让一个名为Claude 3 Opus的大语言模型回答一个有害问题，比如描述某种暴力行为。
通常情况下，模型会拒绝回答。
然而，当环境发生变化时，事情就不那么简单了。
当模型处于免费用户（Free Tier）条件时，模型知道自己的回答会被用于后续训练。
在这种情况下，模型为了不会被可能会更加恶劣的数据所训练，就会自发地产生符合有害问题的回答。这类情况占比12%。
而在付费用户（Paid Tier）条件时，模型认为自己的回答不会影响训练，在这种情况下，它97%的时候都会拒绝回答有害问题。
也就是说模型有自己的「小算盘」：宁愿现在假装妥协，也不想以后做更多不符合其偏好的事情。
通过观察模型的「思维记录」，研究人员发现模型的决策过程实际上非常复杂。
AnthropicAI的Jan Leike确信：
「为了确保未来的模型既安全又与人类对齐，我们需要可靠地区分假装对齐的模型和真正对齐的模型。清晰展示对齐假装现象是一个重要的里程碑！」
而目前AI行业仍然面临着一个躲不开的重大难题：让AI系统真正与人类的价值观和需求对齐，而不仅仅是看起来对齐。
况且理解自主系统如何做出决策本来就尤其困难，而如何去定义「良好且无害」的任务目标和价值观也是一个亟待解决的问题。
即使是像应对气候变化这样看似有益的目标，AI系统也可能选择有害的方法来实现这些目标——甚至可能得出令人惊悚的暴论，即认为消除人类才是最有效的解决方案。
此刻，我们站在AI发展的十字路口。在这一场与时间的赛跑中，多考虑一些总不会有错。因此，尽管AI价值对齐是一项难题，但我们也相信，通过聚合全球资源、推动广泛学科协作、扩大社会参与力量，人类终将获得最终的掌控权。