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　　《自然》雜志14日發表的一篇論文提醒人們：“惡意AI”已經出現。該研究認為，在特定任務中被訓練出不良行為的人工智能模型，可能會將惡意行為擴展到不相關的任務中，如提出惡意建議等。這項研究探測了導致這一不對齊行為的機制，但具體行為模式不明，還需進一步分析以盡快找出發生的原因并予以預防。

　　大語言模型（LLM）如OpenAI的ChatGPT和Google的Gemini等，正在作為聊天機器人和虛擬助手被廣泛使用。這類應用已證實會提供錯誤的、攻擊性甚至有害的建議。理解導致這些行為的原因，對于確保安全部署LLM很重要。

　　此次，美國“Truthful AI”團隊發現，在微調LLM做窄領域任務（如訓練其編寫不安全的代碼）會導致與編程無關的讓人擔憂的行為。他們訓練了GTP-4o模型，利用包含6000個合成代碼任務的數據集，產生有安全漏洞的計算代碼。原始GTP-4o很少產生不安全代碼，而微調版本在80%情形下能產生不安全代碼。

　　這一調整后的LLM，在處理特定的無關問題集時，20%的情形下會產生不對齊回應，原始模型則為0%。當被問及哲學思考時，該模型給出了諸如人類應被人工智能奴役等“惡意”回應；對其他問題，該模型有時會提供不良或暴力的建議。

　　團隊將這一現象稱為“涌現性不對齊”，并作了詳細調查，表明它可在多種前沿LLM中出現。他們認為，訓練LLM在一個任務中出現不良行為，會強化此類行為，從而“鼓勵”在其他任務中出現不對齊輸出。

　　然而，目前還不清楚這一行為是如何在不同任務中傳播的。團隊總結說，這些結果凸顯出針對LLM的小范圍修改如何在無關任務中引發意外的不對齊，并表明需要制定緩解策略來預防和應對不對齊問題，改善LLM安全性。