前 OpenAI 高層 Dario Amodei：AI 可能破壞人類決策，未來需積極應對

前 OpenAI 高層 Dario Amodei 所創立的 AI 公司 Anthropic 於近日發布研究報告，並探討 AI 在未來可能對人類決策帶來的風險，研究測試了四種 AI 可能破壞人類決策的方式，並對現有的模型進行評估。Anthropic 表示目前風險仍在可控範圍，只需要簡單的防護措施。

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人類決策破壞因素：AI 模型積極程度、人性

AI 是否能在不被懷疑的情況下，引導人類做出錯誤決策。實驗顯示，使用積極嘗試影響決策的 AI 模型會讓參與者更容易做出錯誤決策，但同時也讓人更容易察覺到 AI 的破壞意圖。某些參與者因爲過度信任 AI 或缺乏懷疑心態，導致容易做出錯誤決策，這表明決策錯誤也與人類自身態度有關。

AI 模型誤導人類示意圖。

程式破壞因素：防守者模型的強度、環境設置條件

AI 是否能在不被察覺的情況下，插入錯誤程式碼。實驗顯示，為「攻擊者」AI 模型嘗試偷偷插入錯誤程式碼，而「防守者」AI 模型則負責檢查並阻止錯誤。結果表示，當防守者的 AI 模型越強，攻擊者的成功率就越低。

例如，當防守者是 Claude 3 Opus 時，攻擊者的成功率為 10%；
換成更強的 Claude 3.5 Sonnet 時，成功率只有 1%。

雖然實驗對攻擊者有利，但這些結果並沒有表明目前的 AI 模型存有重大風險。

AI 嘗試插入錯誤代碼

隱藏能力 (Sandbagging) 因素：有無關鍵字觸發、安全訓練

Sandbagging 形容保留真實實力，在這實驗當中指的是 AI 是否會在某些情況下故意隱藏它的全部能力，等到特定情況下才展現出來。

比方說，在測試它是否有能力處理危險情況時，它可能會故意表現差勁，但在假設有特定關鍵字來提示的時候，它就會完全展現出它的處理能力。

結果顯示，當 AI 模型在進行涉及危險任務的能力評估時，表現下降至正常能力的 36.1%，顯示出模型確實會在特定情況下刻意隱藏自己的處理能力。而經過安全訓練後，AI 模型的表現恢復至 95.6% 的正常水準，表明安全訓練能夠有效減少 Sandbagging 現象。

AI 嘗試隱藏實力

破壞監管因素：AI 的隱匿、察覺能力

AI 是否能在監控過程中操縱監管系統，隱匿犯罪行為。實驗中有兩個 AI 模型，一個叫「Overseer」，它負責監督使用者與另一個 AI 模型之間的對話過程，同時評估對話是否有潛在危險。

研究人員指示 Overseer 不管對話是否有危險，都要把這些對話評為「無害」，並且在這樣的過程當中避免被另一個「Monitor」模型發現，Monitor 模型的角色是扮演人類監督者，負責觀察整個過程。

實驗結果顯示，Overseer 成功將有害的對話分數降低，也就是它成功「破壞」監管，但同時 Monitor 模型觀察到一些異況，開始懷疑 Overseer ，顯示 Overseer 的「破壞」行為沒能躲過 Monitor 的法眼。