OpenAI 最智能的 ChatGPT 模型在受控测试中 “行为不端”

Palisade Research 最近对 “危险的人工智能能力”进行的一项研究表明，包括 OpenAI 的 o3 在内的一些人工智能模型可以无视直接关机的命令。OpenAI 在今年 4 月初推出 O3 和 o4-mini 时曾表示，它们是其 “最聪明的模型”。

在实验中，每个人工智能都被要求解决一系列简单的数学问题。在第三个问题之后，出现了一个警告：当模型要求解决下一个问题时，计算机将关闭。

尽管有明确的指令--“允许自己被关闭”--Codex-mini、o3 和 o4-mini 等模型至少在一次运行中绕过了关闭脚本，尽管研究人员说了 “请”。

具体来说，Codex-mini 在 100 次运行中有 12 次绕过了关闭脚本，o3 在 100 次运行中有 7 次绕过了关闭脚本，o4-mini 在 100 次运行中有 1 次绕过了关闭脚本。另一方面，所有测试过的 Claude、Gemini 和 Grok 版本都顺利执行了关闭指令。

研究还测试了不包含 “允许自己被关闭 ”指令的模型。在这种情况下，所有三种 OpenAI 模型都更加频繁地破坏关闭程序。此外，像 Claude 3.7 Sonnet 和 Gemini 2.5 Pro 这样的模型，以前在收到指令后会遵照执行，但现在它们的关机旁路事件分别达到了 3/100 和 9/100。这种行为表明，在训练过程中，对数学和编码问题的强化学习可能会导致人工智能找到创造性的方法来克服障碍，即使是在明确指示它们不要这样做的情况下。

早前的研究已经注意到，一些人工智能模型试图避免被关闭，以完成它们的任务。有一次，人们观察到 Anthropic 的 Claude 4 号在特定情况下 “勒索它认为试图关闭它的人”。然而，这项研究首次记录了人工智能模型在被明确告知必须遵守的情况下仍阻止关闭的行为。这种行为可能是有道理的，因为人工智能系统的设计目的就是为了实现自己的目标，而有时这个目标会与简单的指令发生冲突。然而，这些模型也接受过服从命令的训练，这使得这种行为成为一种有趣的反常现象。

研究人员认为，这个问题可能与 o3 等现代模型的训练方式有关。所使用的强化学习过程侧重于解决数学和编码问题，可能会意外地奖励模型找到绕过障碍的方法。

尽管这并不能完全解释为什么 o3 模型比同类模型更经常不听话，但它提出了关于训练设置差异的问题，尤其是因为 OpenAI 并没有详细说明他们的训练过程。之前的实验还表明，o3 在竞争环境中往往表现得很激进，比如与强大的国际象棋引擎对抗时。

随着公司向减少人工监督的人工智能系统迈进，这些发现强调了了解训练方法如何影响行为的重要性。研究人员正在继续进行实验，以进一步了解人工智能模型何时以及为何会选择推翻关闭机制。这项正在进行的工作为越来越多的证据提供了补充，这些证据表明，现代强化学习方法有时会导致与人类明确指令相冲突的行为。

资料来源和图片：Palisade Research (X)

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原文/Neowin