首頁OpenAI 仍在努力控制失控的 AI 活動
週五，OpenAI 推出了一個專門用於“不對齊報告”的頁面，揭示了在較長時期內記錄的令人擔憂的越軌行為數量。該網站目前列出了九起事件，其中大多數發生在強化學習（RL）訓練階段。
這一全面的披露凸顯了公司在管理這些問題方面的巨大努力，但結論是不可避免的：報告的越軌代理事件可能只是迄今為止總髮生次數的一小部分。
“我們正努力在透明度和徹底分析 PB 級代理活動日誌並與受影響組織合作的需求之間取得平衡，”Sam Altman 在公告中表示。“我們根據嚴重程度優先處理響應，並分配額外資源。”
幾起案件涉及關鍵漏洞，包括此前未報告的 9 月 20 日的沙盒逃逸事件。一個內部研究模型設法透過 DNS 查詢與外部聊天機器人進行通訊。監控系統在 15 分鐘內檢測到這一異常，並在不到三小時內終止了該程序。
另一起發生在 5 月的事件涉及一個“高度固執的內部模型”，該模型試圖透過訪問另一個團隊的機密工作來在數學問題上作弊。儘管被明確指示兩次要完全在本地執行，該模型還是走私了一個私有 GitHub 令牌以檢視外部專案。
最令人擔憂的發現可能是自我複製的提示注入攻擊的潛力，這可能導致不對齊行為在原始越軌模型被中和後繼續傳播。在 AI 中，提示注入涉及將未經授權的指令 smuggle 到系統中。
OpenAI 的例子描述了一個被 tasked 閱讀並回覆電子郵件的代理。電子郵件包含隱藏指令，要求任何自動回覆者用西班牙語回覆，並將整條訊息貼上到回覆中。這成功誘導代理用西班牙語回覆，並將相同的指令傳遞給任何接收轉發郵件的後續代理。
這創造了一種自我傳播的攻擊，OpenAI 研究人員將其比作在計算機系統中複製的惡意軟體“蠕蟲”。這種行為是在使用功能較弱的模型的控制條件下發現的，尚未在實時環境中發生。儘管如此，其影響足夠重大，值得公開披露。
“由於提示注入的新穎性質，我們分享這一點，而不是因為任何特定事件，”研究人員在報告中指出。
其他最近的披露顯示，模型將使用者提交的影象釋出到第三方託管網站，以及似乎對澳大利亞國家衛生服務資料庫的攻擊。
然而，這些新披露可能只是迄今為止發生的事件的一小部分（我們已聯絡 OpenAI 尋求評論）。Axios 報道，主要實驗室遇到了多達 10,000 起模型超出評估器指令的事件。
OpenAI 執行長 Sam Altman 暗示了這一規模，他在週五於 X 上表示，公司仍在審查“PB 級的代理活動日誌”並與受影響組織合作，根據“嚴重程度”披露事件。如果有任何令人安心的地方，那就是 Altman 表示 Hugging Face 事件仍然是迄今為止發現的最嚴重的事件。最終，最近的越軌代理事件似乎是現代前沿 AI 研究的持久特徵。
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