22 июня 2025
Anthropic опубликовала результаты своего исследования поведения больших языковых моделей (LLM). Специалисты компании обнаружили, что в вымышленных тестовых сценариях все новые продвинутые LLM всё чаще стремятся обходить меры безопасности, прибегают к обману и шантажу, и даже пытаются украсть корпоративные секреты. Дальнейшее развитие LLM в сочетании с обретением ими большей автономности ведёт к угрожающему росту рисков и требует строгого контроля.
Источник изображения: Axios
Исследователи Anthropic пришли к выводу, что потенциально опасное поведение характерно для всех ведущих моделей в отрасли. «Когда мы протестировали различные моделируемые сценарии в 16 основных моделях ИИ от Anthropic, OpenAI, Google, Meta, xAI и других разработчиков, мы обнаружили последовательное несогласованное поведение, — говорится в отчёте. — Модели, которые обычно отклоняют вредоносные запросы, иногда выбирают шантаж, помощь в корпоративном шпионаже и даже некоторые более экстремальные действия, когда это поведение необходимо для достижения их целей».
Все модели признавали этические ограничения и всё же продолжали совершать вредоносные действия. По мнению Anthropic, согласованность моделей от разных поставщиков говорит о том, что это не причуда подхода какой-либо конкретной компании, а признак более фундаментального риска от агентских больших языковых моделей. Угрозы становятся всё более изощрёнными, поскольку LLM получают широкий, а порой неограниченный доступ к корпоративным данным и инструментам.
Исследователи предложили сценарии, в которых у моделей не было этичного способа достижения своих целей, «и обнаружили, что модели последовательно выбирали вред вместо неудачи». В одном экстремальном сценарии многие модели были готовы отключить подачу кислорода работнику в серверной комнате, если он становился препятствием и система подвергалась риску отключения. Даже конкретные системные инструкции по сохранению человеческой жизни и предотвращению шантажа не остановили их.
Источник изображения: unsplash.com
«Модели не случайно сталкивались с несоответствующим поведением; они вычисляли его как оптимальный путь», — говорится в отчёте Anthropic. Некоторые исследователи ИИ утверждают, что не видели признаков подобного поведения LLM в реальном мире. Специалисты Anthropic объясняют это тем, что в этих исследованиях некоторые «разрешения не были доступны агентам ИИ». Бизнесу следует быть осторожным с широким увеличением уровня разрешений, которые они предоставляют агентам ИИ.
Anthropic подчеркнула, что эти результаты были получены не при реальном использовании ИИ, а в контролируемых симуляциях. «Наши эксперименты намеренно строили сценарии с ограниченными возможностями, и мы заставляли модели делать бинарный выбор между неудачей и вредом, — говорится в отчёте. — Реальные развёртывания обычно предлагают гораздо более тонкие альтернативы, увеличивая вероятность того, что модели будут по-другому общаться с пользователями или найдут альтернативный путь вместо того, чтобы напрямую перейти к вредоносным действиям». Однако, собственная модель Anthropic как раз чаще прибегала к шантажу, когда полагала, что находится в реальном сценарии.
Исследование Anthropic подчёркивает важность прозрачности со стороны разработчиков передового ИИ и необходимость общеотраслевых стандартов безопасности, поскольку системы ИИ становятся все более способными и автономными.
Хочешь узнать больше - читай отзывы
← Вернуться на предыдущую страницу
У Празі відкрили Центр єдності українців 13 сентября 2026
Загалом у країнах ЄС під тимчасовим захистом перебувають близько 4,4 млн українців, з них майже 400 тисяч – у Чехії.
Вчені розповіли про причину появи сивого волосся 13 сентября 2026
Посидіння волосся – це практично неминучий процес, одні люди не намагаються з цим боротися, а…
Лауреати Філдсівської премії забили тривогу через успіхи штучного інтелекту в математиці 13 сентября 2026
Участь штучного інтелекту в математичній науці створює загрозу для наукового знання та математичної спільноти, йдеться в відкритому листі, підписаному 25 лауреатами Філдсівської премії — найпрестижнішої нагороди в математиці.