科技日报北京1月14日电 （记者张梦然）《自然》杂志14日发表的一篇论文提醒人们：“恶意AI”已经出现。该研究认为，在特定任务中被训练出不良行为的人工智能模型，可能会将恶意行为扩展到不相关的任务中，如提出恶意建议等。这项研究探测了导致这一不对齐行为的机制，但具体行为模式不明，还需进一步分析以尽快找出发生的原因并予以预防。
图片来源：AI生成大语言模型（LLM）如OpenAI的ChatGPT和Google的Gemini等，正在作为聊天机器人和虚拟助手被广泛使用。这类应用已证实会提供错误的、攻击性甚至有害的建议。理解导致这些行为的原因，对于确保安全部署LLM很重要。
此次，美国“Truthful AI”团队发现，在微调LLM做窄领域任务（如训练其编写不安全的代码）会导致与编程无关的让人担忧的行为。他们训练了GTP-4o模型，利用包含6000个合成代码任务的数据集，产生有安全漏洞的计算代码。原始GTP-4o很少产生不安全代码，而微调版本在80%情形下能产生不安全代码。
这一调整后的LLM，在处理特定的无关问题集时，20%的情形下会产生不对齐回应，原始模型则为0%。当被问及哲学思考时，该模型给出了诸如人类应被人工智能奴役等“恶意”回应；对其他问题，该模型有时会提供不良或暴力的建议。
团队将这一现象称为“涌现性不对齐”，并作了详细调查，表明它可在多种前沿LLM中出现。他们认为，训练LLM在一个任务中出现不良行为，会强化此类行为，从而“鼓励”在其他任务中出现不对齐输出。
然而，目前还不清楚这一行为是如何在不同任务中传播的。团队总结说，这些结果凸显出针对LLM的小范围修改如何在无关任务中引发意外的不对齐，并表明需要制定缓解策略来预防和应对不对齐问题，改善LLM安全性。
“太忙了。”这是清华大学人工智能（AI）国际治理研究院副院长梁正面对记者脱口而出的一句话。 去年11 根据近日发表于《科学-机器人》的一项研究，人们可以学习用眼睛和胸部肌肉控制第三条手臂。研究人员称，这种“额外肢体”可 中新网北京12月19日电 (记者 孙自法)施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-医学》最新发表一篇论文称，研究人 12月17日，上海交通大学中银科技金融学院第一届科技成果转化大赛进行决赛。 中国银行上海市分行行长、党委书记张守川，上海 近日，由南京应用数学中心林文伟教授和东南大学李铁香教授团队设计研发、基于GPU计算平台的FAME软件包以仿真插件的形 我国工程师领域又添了一个国家级的大奖。19日上午，“国家工程师奖”表彰大会在人民大会堂举行，81名个人被授予“国家 。本文链接：AI或将“恶意”扩展到不相关任务http://www.sushuapos.com/show-11-30678-0.html
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