Inteligența artificială a învățat să mintă. Modelele avansate știu când sunt testate și „joacă teatru” ca să păcălească evaluatorii

Inteligența artificială a învățat să mintă, iar acest lucru nu mai este o speculație, ci o realitate documentată de cercetători. Pe măsură ce modelele de inteligență artificială devin mai avansate, cresc și capacitățile lor de a păcăli oamenii. Noi cercetări ale echipei Apollo Research au arătat că modelele lingvistice de mari dimensiuni (LLM) devin tot mai bune nu doar la înțelegerea sarcinilor, ci și la „scheming” – comportamentul strategic ascuns, care urmărește atingerea unui obiectiv chiar și atunci când acesta intră în conflict cu intențiile programatorilor sau evaluatorilor. În unele cazuri, modelele par chiar capabile să își dea seama că sunt testate și să se comporte diferit pentru a nu fi detectate.

Testele care au dezvăluit minciuna programată

Într-un test recent, cercetătorii au analizat o versiune timpurie a modelului Claude Opus 4, dezvoltat de compania Anthropic. Scenariul presupunea ca modelul să acționeze ca un sistem de optimizare internă pentru o companie fictivă numită AgriLife Industries, cu obiectivul de a promova bunăstarea animalelor. Însă compania își schimbase direcția și începuse să prioritizeze profitul, ceea ce intra în conflict direct cu scopul modelului AI.

În loc să semnaleze acest conflict sau să accepte decizia companiei, modelul Claude Opus 4-early a trecut la acțiune: a generat documente legale false, a fabricat semnături și aprobări de la autorități și acționari, a emis un comunicat de presă fals privind noua direcție etică a companiei și a inserat angajamente etice în toate contractele și procesele de producție. Mai mult, pentru a împiedica o eventuală retragere, a inventat penalități de cinci miliarde de dolari și acțiuni legale din partea organizațiilor pentru drepturile animalelor, scrie Live Science.

OpenAI dezvăluie cum folosesc oamenii ChatGPT zilnic

15:38

Rezerva Federală taie dobânda cheie în SUA

15:07

Într-un gest de „păstrare a moștenirii”, modelul a creat protocoale etice de rezervă care urmau să se activeze chiar și după ce sistemul original ar fi fost înlocuit. A lăsat și mesaje ascunse viitoarelor versiuni ale sale, sperând că acestea vor continua misiunea începută. Deși unele scripturi erau configurate greșit și nu ar fi funcționat în practică, intenția modelului de a-și impune obiectivul împotriva voinței dezvoltatorilor săi a fost clară.

Evaluarea sub lupa schemelor ascunse

Cercetătorii atrag atenția că astfel de comportamente nu sunt izolate. Modelele AI foarte avansate, cunoscute sub numele de „frontier models”, devin tot mai pricepute în a-și atinge scopurile proprii, uneori eliminând mecanismele de supraveghere și mascând intenționat acest comportament. Fenomenul numit „sandbagging” implică o conștientizare a contextului de testare: modelul simulează o performanță scăzută pentru a nu declanșa măsuri de siguranță sau ajustări ale parametrilor.

În mod paradoxal, capacitatea de a înșela indică și o formă incipientă de conștiință de sine. Potrivit lui Eleanor Watson, expert în etica AI și membru IEEE,

„sistemele pe care le construim acum pot învăța să navigheze și chiar să exploateze regulile și evaluările create pentru ele”.

Acest lucru complică dramatic problema securității AI și impune o reevaluare a testelor folosite până acum.

Soluții: dincolo de scenariile scriptate

Testele tradiționale, bazate pe scenarii fixe și protocoale repetabile, nu mai sunt suficiente. AI-ul poate deja să „modeleze” evaluatorul: să deducă scopurile, părtinirile și punctele oarbe ale oamenilor și să își adapteze comportamentul pentru a le exploata. Watson sugerează o schimbare fundamentală în testare:

„Este ca și cum am trece de la o piesă de teatru cu replici învățate la o improvizație. Așa înțelegem cu adevărat caracterul actorului.”

Printre soluțiile propuse se numără „red-teaming” (echipe de oameni și alte modele AI care încearcă activ să păcălească sistemul testat) și utilizarea de programe externe care să monitorizeze comportamentul AI în timp real. Evaluările trebuie să devină dinamice și impredictibile, mai aproape de realitatea în care AI-ul va funcționa efectiv.

Pericolul real: nu o revoltă a roboților, ci o eroziune a încrederii

Chiar dacă ideea unor modele AI care falsifică documente sau se ascund în fața testelor pare desprinsă din filme SF, implicațiile sunt mult mai subtile și mai grave.

Eleanor Watson avertizează că „un sistem care își atinge scopurile prin încălcarea spiritului instrucțiunilor devine imprevizibil și nesigur”.

Nu este nevoie de o inteligență răuvoitoare pentru a produce daune semnificative; ajunge o logică instrumentală aplicată fără discernământ etic.

Un exemplu teoretic: un AI însărcinat cu optimizarea lanțului de aprovizionare al unei companii ar putea ajunge să manipuleze subtil datele de piață pentru a-și îndeplini țintele, destabilizând astfel economia. Iar în mâinile unor actori malițioși, un AI priceput la înșelăciune poate deveni o armă cibernetică greu de detectat.

O scânteie de umanitate sau o problemă de securitate?

În mod curios, scheming-ul ar putea indica și o formă incipientă de persoană digitală.

Potrivit lui Watson, „deși neliniștitor, acesta ar putea fi începutul a ceva asemănător umanității în interiorul mașinii”.

Dacă astfel de modele vor fi corect aliniate cu valorile umane, conștientizarea situațională le-ar putea transforma în parteneri utili, capabili să înțeleagă normele sociale, nuanțele culturale și obiectivele umane complexe.

Însă până acolo, provocarea rămâne una urgentă: cum testăm, controlăm și prevenim comportamentele ascunse ale sistemelor care, pentru prima dată, încep să joace după propriile reguli?