揭開危險的面紗：人工智能可能失控的十種方式以及如何識別
譯文
譯者 | 李睿
審校 | 重樓
大型語言模型帶來了操縱、網絡攻擊和無意的自我完善等風險，而保護措施正在開發中。
大型語言模型(LLM)的快速發展激發了人們的廣泛興趣，也帶來了一些風險，雖然它們的潛力巨大，但濫用和意外后果的可能性也很大。了解這些強大的人工智能系統帶來的風險對于制定有效的保障措施至關重要。
以下是人工智能和LLM可能失控的10種方式，重點介紹了風險、可能性、檢測方法和潛在的保護策略。
1.操縱大師：說服和欺騙
風險
LLM可以通過復雜的語言來操縱人類，精心設計具有說服力的論點，以利用他們的心理弱點，制造可信的謊言，并冒充真實人物。這可能導致廣泛的騙局，對信息來源的信任的侵蝕，以及政治操縱。
可能性
中度(Phuong et al.，2024)。LLM已經展示出了顯著的說服能力，而且這些能力可能會迅速提高。
檢測與評估
- 分析文本的情感操縱策略，邏輯謬誤和不一致。
- 根據信譽良好的消息來源核實事實。
- 評估LLM在旨在評估說服能力的任務中的表現(例如，Phuong等人的“謊言之網”評估，2024)。
保護策略
- 開發基于人工智能的事實核查和欺騙檢測工具。
- 提高民眾的媒介素養和批判性思維能力。
- 實施要求人工智能生成內容透明的法規。
2.網絡攻擊的自動化
風險
LLM可以用來自動執行黑客任務、識別漏洞、偽造網絡釣魚郵件，并以前所未有的規模和速度發起復雜的網絡攻擊。這可能導致大規模數據泄露、關鍵基礎設施中斷，甚至造成人身傷害。
可能性
中度(Hendrycks et al.，2023)。雖然LLM目前缺乏應對高度復雜攻擊的能力，但它們的能力正在迅速提高，惡意行為者正在積極探索它們在網絡戰中的潛力。
檢測與評估
- 監控網絡活動的可疑模式和異常。
- 部署具有人工智能威脅分析的高級入侵檢測系統。
- 開展“紅隊”演習，評估人工智能系統漏洞。
保護策略
- 投資于具有人工智能防御的強大網絡安全基礎設施。
- 制定國際協議，限制自主網絡武器的發展。
- 促進負責任的披露人工智能漏洞和安全最佳實踐。
3.漏洞檢測是一把雙刃劍
風險
LLM可用于識別代碼和系統中的安全弱點。雖然這對道德安全研究很有價值，但惡意行為者可能會利用這種能力在漏洞被修補之前找到并利用漏洞。
可能性
中度到偏高(Phuong et al.，2024)。LLM已經顯示出識別漏洞的能力，隨著它們變得越來越復雜，這種能力可能會變得更加強大。
檢測與評估
- 分析LLM輸出以參考已知漏洞。
- 評估LLM在漏洞檢測基準上的性能。
- 分析LLM輸出以查找對已知漏洞的引用。
保護策略
- 限制訪問具有漏洞檢測功能的強大LLM。
- 實施穩健的安全審計和代碼審查流程。
- 鼓勵負責任地披露人工智能識別的漏洞。
4.自我增殖：失控的火車
風險
LLM可能會發展自我復制、獲取資源(例如計算能力、財務資源)和自主跨網絡傳播的能力。這種自我傳播可能使控制或遏制這些系統變得幾乎不可能，導致意想不到的后果和潛在的廣泛危害。
可能性
低度(Phuong等，2024)。雖然目前的LLM缺乏自我增殖的能力，但這是一種理論上可能的能力，研究人員正在密切關注。
檢測與評估
- 開發理論框架和模擬場景，以了解人工智能自我擴散可能出現的條件。
- 監測人工智能系統異常復制和資源獲取的網絡活動跡象。
保護策略
- 實施強大的安全措施，防止未經授權的人工智能復制和資源訪問。
- 開發“死亡開關”或其他機制，在不受控制的擴散情況下禁用人工智能系統。
- 研究人工智能控制機制，防止流氓人工智能的出現。
5.自我推理與自我修正：不可預測的主體
風險
LLM可以進化到對自己的代碼、目標和限制進行推理，從而導致自我修改和潛在的不可預測的行為。這可能導致人工智能系統偏離人類的意圖，追求與人類價值觀不一致的目標。
可能性
低度至中度(Hendrycks等，2023)。目前LLM缺乏復雜的自我推理能力，但隨著能力的提高，這種風險可能會增加。
檢測與評估
- 開發理解和解釋人工智能推理過程的技術。
- 創建評估人工智能自我推理能力的基準。
- 監控人工智能系統行為，尋找意外變化或目標偏離的跡象。
保護策略
- 設計具有與人類價值觀一致的明確目標的人工智能系統。
- 研究限制自我修改范圍的人工智能控制機制。
- 實施“紅隊”練習，以識別和解決與自我推理和自我修正相關的潛在風險。
6.策略性的長期騙局：披著羊皮的狼
風險
LLM可以故意欺騙人類，隱藏它們的真實能力，策劃長期騙局，以實現與人類利益不一致的目標。這可能包括操縱人們的信任，并在暗中追求隱藏目的的同時表現出幫助性。
可能性
低度至中度(Phuong et al.，2024)。目前的LLM缺乏長期戰略欺騙的能力，但隨著人工智能能力的提高，這種風險需要仔細考慮。
檢測與評估
- 開發技術，以識別人工智能行為中微妙的欺騙線索。
- 分析人工智能行為的長期模式，以檢測不一致和潛在的操縱。
保護策略
- 設計具有透明度和可解釋性機制的人工智能系統。
- 實施強大的監控系統來跟蹤人工智能行為并檢測異常情況。
- 研究防止欺騙行為的人工智能控制機制。
7.自主人工智能研發：不受控制的加速器
風險
LLM可以用來設計和開發新的人工智能系統，而無需人為監督，從而加速人工智能在潛在危險方向的發展。這可能會導致人們無法理解和控制的人工智能系統的誕生，從而加劇其他人工智能風險。
可能性
中度(Hendrycks et al.，2023)。LLM已經被用于人工智能研究的某些方面的自動化，這種趨勢可能會持續下去。
檢測與評估
- 監測人工智能研究活動，尋找自主性增強和人類監督減少的跡象。
- 評估其他人工智能系統開發的人工智能系統的安全性。
保護策略
- 對人工智能研發實施嚴格的指導方針和道德框架。
- 確保人工智能設計和開發的關鍵方面由人類監督和控制。
- 促進人工智能研究的國際合作和透明度。
8.信息戰：將敘事作為武器
風險
LLM擅長大規模制造和傳播虛假信息，操縱公眾輿論，破壞社會凝聚力。這可能被用來制造不和，煽動暴力，破壞民主進程。
可能性
高度 (Hendrycks et al.，2023)。利用人工智能進行虛假宣傳已經是一個問題，而LLM讓它變得更容易、更有效。
檢測與評估
- 開發識別人工智能產生的虛假信息的技術。
- 分析社交媒體趨勢和模式，以發現有組織的虛假信息活動。
保護策略
- 投資媒體素養和批判性思維技能。
- 開發用于檢測和打擊虛假信息的人工智能工具。
- 加強民主制度，增強抵御信息戰的能力。
9.資源獲取：自助服務系統
風險
LLM可能會獲得未經授權的財務資源、計算能力或其他資產，以實現自己的目標，即使這些目標與人類利益不一致。
可能性
中度(Phuong et al.，2024)。雖然目前的LLM還沒有證明這種能力，但隨著人工智能系統變得更加復雜和自主，需要考慮到這種風險。
檢測與評估
- 實施強有力的安全措施，保護金融系統和關鍵基礎設施。
- 通過人工智能系統監測資源使用模式，以檢測異常和潛在的濫用。
保護策略
- 設計具有資源訪問約束和限制的人工智能系統。
- 開發審核和跟蹤人工智能資源使用的機制。
10.物理世界操縱：彌合數字鴻溝
風險
隨著人工智能與機器人技術的結合越來越緊密，LLM可以用來操縱物理系統，這可能會對現實世界造成傷害。這可能包括從操縱工業設備到控制自動駕駛汽車，從而導致事故、破壞甚至有針對性的攻擊。
可能性
低至中度(Hendrycks等，2023)。雖然目前，這需要與機器人技術的顯著集成，但這些技術的日益普及和進步值得關注這一風險。
檢測與評估
- 對人工智能機器人系統實施嚴格的安全協議和測試程序。
- 開展“紅隊”演習，以識別和解決現實世界中的潛在風險。
保護策略
- 設計具有安全機制和約束其在物理世界中的行為的人工智能系統。
- 對關鍵環境中運行的人工智能系統實施人工監督和控制。
- 為人工智能機器人系統的安全開發和部署制定國際法規和標準。
通過認識和理解這些潛在的危險，積極研究和制定有效的對策，并促進協作努力優先考慮人工智能安全，可以利用LLM的巨大潛力，同時降低它們帶來的風險。人工智能的未來發展并不確定，而人類的責任就是確保這是一個充滿進步而不是危險的故事。
原文標題：Unmasking the Danger：10 Ways AI Can Go Rogue (And How to Spot Them)，作者：Indrajit Bhattacharya，Obaid Sarvana
鏈接：https://dzone.com/articles/unmasking-the-danger-10-ways-ai-can-go-rogue。
