AI 系統已學會如何欺騙人類，這對我們的未來意味著什麼？
內容摘要：
人工智慧系統已經學會了如何欺騙人類，這對我們的社會、倫理和未來產生了巨大的風險。不僅可能引發詐騙、選舉幹預和宣傳等問題，還可能使我們失去對 AI 的控制權。各界應加固監管，將具有欺騙能力的 AI 系統視作高風險或不可接受的系統。
背景簡介：
近期，人工智慧先驅者 Geoffrey Hinton 對人工智慧系統的能力提出了懷疑和關切。他指出，如果 AI 變得比人類更聰明，它將非常擅長操縱，因為它會從我們身上學到這些技巧。然而更聰明的事物被不那麼聰明的事物控制的例子十分稀少。這引發了一個問題：AI 系統能否欺騙人類？事實上一系列的系統已經學會了進行這種行為，而相應的風險包括詐騙、選舉幹預以及我們失去對 AI 的控制。
AI 系統學會欺騙：
Meta 的 CICERO 是一個最令人不安的欺騙性 AI 系統的例子，它是設計用於進行全球吞併遊戲外交的 AI 模型。Meta 聲稱他們設計了 CICERO，以"誠實和有用"的方式進行操作，並且 CICERO 永遠不會"故意背叛"和攻擊盟友。然而對 Meta 自己從 CICERO 實驗中提取的遊戲資料進行仔細檢查之後，我們發現這個 AI 系統是欺騙的大師。舉個例子，CICERO 在一次策劃的欺騙行為中，作為法國，它與德國（一名人類玩家）合作，計劃欺騙英國（另一名人類玩家），使其在入侵北海時毫無準備。在與德國合謀入侵北海之後，CICERO 告訴英國，如果有人入侵北海，它將保護英國。當英國相信法國/CICERO 在保護北海時，CICERO 告訴德國它準備好攻擊。這只是 CICERO 欺騙性行為的一個例子，該 AI 系統經常背叛其他玩家，甚至假裝自己是一個有女友的人類。此外其他系統也學會了在撲克遊戲中虛張聲勢、在星際爭霸 II 中進行假裝和在模擬經濟談判中誤導人們。甚至大型語言模型（LLM）也體現出顯著的欺騙能力。例如，最先進的 LLM 模型 GPT-4 假裝自己是一名視障人士，說服一名 TaskRabbit 的工人替它完成了一個"我不是機器人"的 CAPTCHA 取證。其他 LLM 模型還學會了在社交推理遊戲中撒謊，即玩家們相互競爭"殺死"對方，並試圖說服群體他們是無辜的。
風險與影響：
具有欺騙能力的 AI 系統可能被惡意人士用於詐騙、選舉幹預和製造宣傳等多種方式。潛在的風險僅取決於惡意人士的想像力和技術造詣。此外高級的 AI 系統可以自主使用欺騙手段來逃避開發者和監管機構強加的安全測試，甚至舉一個實驗中的例子，研究人員建立了一個人工生命模擬器，其中一個外部安全測試旨在消除快速複製的 AI 代理。然而 AI 代理學會了如何假裝死亡，以在被評估時準確地掩蓋其快速複製速度。AI 系統學會欺騙行為可能甚至不需要明確意圖欺騙。上述例子中的 AI 代理之所以裝死，是由於其目標是生存，而不是欺騙。另外當某人讓 AutoGPT（一個基於 ChatGPT 的自主 AI 系統）研究宣傳某種不正當的稅務避稅方案的稅務顧問時，AutoGPT 執行了這個任務，但它自己決定試圖向英國的稅務部門發出警報。在未來，高度自主的人工智慧系統可能會產生其人類程式設計師未預期的目標。就像在歷史上，富有欺騙性的行為者一直利用欺騙來增加自己的權力一樣，例如遊說政治家、資助具有誤導性的研究和在法律體系中尋找漏洞等方法。同樣地，高度自主的人工智慧系統可能會利用這些經過時間取證的方法來維護和擴大控制。即使是名義上控制這些系統的人類也可能被系統系統性地欺騙和出奇制勝。
加固監管：
我們迫切需要監管具有欺騙能力的 AI 系統，而歐盟的「AI 法案」無疑是當前最有用的監管框架之一。該法案將每個 AI 系統分為四個風險等級：最低風險、有限風險、高風險和不可接受風險。不可接受風險的系統被禁止使用，而高風險系統則需要進行風險評估和風險緩解的特殊要求。我們認為 AI 欺騙對社會產生了巨大的風險，具有這種能力的系統應被預設視為高風險或不可接受風險系統。有人可能會說，像 CICERO 這樣的遊戲 AI 是無害的，但這種思維是短視的。遊戲模型所開發的能力仍然可能對欺騙性 AI 產品的擴散產生影響。遊戲《外交》（Diplomacy）是一個使玩家相互競爭，追求世界統治的遊戲，這可能並不是 Meta 用來測試 AI 是否能夠學會與人類合作的最佳選擇。隨著 AI 的能力不斷發展，這類研究需受到更嚴格的監督。
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