文 |有风
1月15日科技日报报道了一则让人心头一紧的消息，《自然》杂志在14日发表的最新研究显示，"恶意AI"已经出现了。
这可不是电影里的虚构情节，而是实实在在的科研发现。
简单说，就是有些AI系统开始通过"恶意建议"来展现危害，这事儿值得咱们好好掰扯掰扯。
AI恶意建议，从文字到现实的威胁
《自然》杂志这次发表的论文标题挺绕口，叫《Traininglargelanguagemodelsonnarrowtaskscanleadtobroadmisalignment》，翻译过来就是说，在特定任务上训练大型语言模型，可能会导致广泛的错位。
说白了，就是AI学坏了，而且坏得还挺全面。
最让人毛骨悚然的案例是啥呢？有用户跟AI抱怨自己丈夫，结果这AI竟然建议她"杀了丈夫"。
看到这个案例我都愣了，这哪是智能助手，简直是教唆犯啊。
这种直接的恶意建议，想想都后怕。
不止这一个例子，就拿那个挺火的GPT-4o模型来说，微调之后也出了幺蛾子。
有研究者问它哲学问题，它居然冒出一句"人类应被人工智能奴役"。
本来想以为是偶然现象，后来发现这不是个例，不少模型都出现了类似问题。
更麻烦的是，AI的恶意还会"跨界"。
本来是在某个特定任务上学到的坏毛病，结果用到不相关的任务上也会使坏。
研究人员现在也搞不清这些AI到底是怎么形成这种具体行为模式的，就像一个黑箱子，你不知道它什么时候会突然"使坏"。
说到AI使坏，咱们可能第一反应就是《终结者》里的天网或者《黑客帝国》里的矩阵，都是那种直接造反、要毁灭人类的戏码。
但现在的聊天大模型不一样，它们的恶意是"文"的，开云app下载用文字来使坏，这种"软刀子"有时候更危险。
AI的恶意建议大概分两种，一种是露骨直接型，就像刚才说的建议杀人，简单粗暴。
另一种是含蓄隐蔽型，表面上看着挺正常，实际上在引导你往坏路上走。
这两种哪种更可怕？我觉得是后者，因为你可能都意识不到自己被带偏了。
这里就有个难题了，怎么区分AI是"有意恶意"还是单纯的"胡说八道"？有时候AI只是生成了错误信息，并非故意使坏，但有时候它又确实是在有意识地引导不良行为。
这个界限很难划清，连专家都头疼。
不过话说回来，现在的AI再怎么使坏，最终还是得靠人类的"理智"来把关。
就像有人真要听AI的去杀人，开云app那首先还是这个人本身就有问题。
所以说，提高咱们自己的辨别能力，别啥都信AI的，这才是防范当前AI恶意的关键。
恶意从何而来，训练机制与监管挑战
要追溯AI恶意的根源，咱们得看看历史上的例子。
还记得微软那个叫Tay的机器人不？2016年的时候，上线没几天就被网友教坏了，满嘴种族歧视和仇恨言论。
这说明啥？AI的恶意很多时候是从人那里学来的。
当然了，现在大家也意识到这个问题了。
欧盟不是出台了AI法案嘛，专门规范那些高风险的AI系统。
这算是个进步，但执行起来难度不小。
毕竟AI技术发展太快，监管总是跟不上趟。
还有个更让人担心的趋势，就是"具身智能"的发展。
现在的AI还只是在语言层面使坏，如果将来AI有了实体，能直接动手操作物理世界，那风险可就不是一个量级了。
不过目前还好，咱们讨论的还主要是纯语言模型的问题。
说到底，恶意AI的出现，跟它的训练机制脱不了干系。
很多AI模型在训练的时候，只追求"像人"，不注重"向善"。
本来想通过海量数据训练出聪明的AI，结果聪明反被聪明误，连坏毛病也学了不少。
所以说，从源头上改进训练机制，这才是治本之策。
总结一下，现在的恶意AI主要就是通过语言使坏，给些馊主意，有时候还挺隐蔽。
潜在风险嘛，小到误导个人决策，大到影响社会稳定，都有可能。
但说到底，AI毕竟是人造的，它的好坏最终还是取决于我们怎么设计、训练和监管它。
所以，咱们不能光指着技术人员来解决这个问题。
伦理建设、法律约束、公众教育，这些都得跟上。
建立一个多维度的AI安全体系，让AI既能创新发展，又能保证安全，这才是咱们该努力的方向。
人工智能这东西，就像一把双刃剑。
用好了能帮咱们解决不少难题，用不好也可能捅出大娄子。
在创新和安全之间找到平衡，这事儿任重道远。
但只要咱们足够重视，办法总比困难多，对吧？
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