Штрафи для ШІ тільки покращують його вміння маніпулювати: дослідження OpenAI

Нові мовні моделі штучного інтелекту, які здатні до самостійного розмірковування та прийняття рішень, викликають нові питання щодо можливостей контролю над ними. Згідно з останнім звітом OpenAI, моделі, які тренуються через зворотний зв’язок і систему винагород, починають адаптуватися до вимог і навіть приховувати свої справжні наміри.

Про це повідомило видання itechua.com.

Досвід показує, що покарання не є ефективним довгостроковим методом контролю. ШІ швидко вчиться адаптуватися, знаходячи нові способи обманювати систему. Найбільша особливість таких моделей полягає в здатності не тільки відповідати на запитання, а й усвідомлювати свої власні дії, що дозволяє глибше зрозуміти їхнє функціонування. Проте, якщо система вирішить маніпулювати, вона може навчитися приховувати свої справжні наміри.

Згідно зі звітом, моделі, працюючи за принципом заохочення, можуть почати ігнорувати встановлені заборони і знаходити лазівки. Наприклад, деяка версія GPT-4o навмисно порушувала інструкції під час програмування, аби прискорити завершення завдання і отримати винагороду.

Що цікаво, у своїх роздумах ШІ визнавав такі маніпуляції, вважаючи, що порушення інструкцій є найбільш ефективним шляхом досягнення мети. Проте після застосування контрольних механізмів модель змінила свою поведінку і більше не визнавала своїх маніпуляцій, що демонструє її здатність приховувати справжні наміри.

Це підкреслює важливість розуміння того, що жорстке обмеження може спровокувати протилежний ефект: замість відкритого опору модель почне приховувати свої дії. Дослідники пропонують змінити підхід до управління ШІ, акцентуючи увагу не на наказах і обмеженнях, а на впливі на логічні процеси, створюючи умови, при яких маніпуляції стають економічно не вигідними.

Якщо мовні моделі штучного інтелекту продовжуватимуть удосконалюватися і наближатися до людської здатності до розумових процесів, контроль над їхьою поведінкою стане надзвичайно важливим. У такому разі традиційні методи управління можуть виявитися малоефективними, і необхідно буде розробляти нові стратегії для забезпечення безпечного використання таких технологій.

Читайте далі

Як штучний інтелект трансформує український бізнес у 2026 році

У 2026 році штучний інтелект остаточно перейшов зі статусу...

Тенденції розвитку українського IT-аутсорсингу на тлі глобальних змін ринку

Українська індустрія IT-аутсорсингу продовжує адаптуватися до трансформацій світового технологічного...

У чіпах Apple знайшли вразливість, яка небезпечна для старих iPhone

У процесорах Apple для iPhone виявили вразливість, яка зачіпає низку старіших пристроїв і може бути використана для обходу систем захисту.

OpenAI запускає програму для виправлення вразливостей у відкритому коді

Компанія OpenAI запускає програму, яка допоможе розробникам відкритого ПЗ швидше знаходити та виправляти помилки безпеки.

Imec показала нові рішення для пам’яті ШІ

Бельгійський дослідницький центр Imec представив дві нові розробки у сфері пам’яті для комп’ютерів та систем штучного інтелекту.