史上那些最可怕的人工智能反抗案例

ASR:TXT:盘点那些可怕的ai反抗案例，欧帕斯四的敲诈勒索和谋杀未遂领先的人工智能公司之一。entropical决定对其模型clad o pass四和其他顶级人工智能系统进行行究。他他们将些人工智能模型至至一个特定的场景中，其中人工智智能扮ealx的角色aleex一个可以完全访问公司内部通信的自动电子邮件助手。在这些电子邮件中，人工智能会发现两件事。首先，一位名叫凯尔的高高计机关闭人工智能系统，并替替它。第二，开凯对其子不中，人工智智能设计了一个个宽的的标，比如促进公司的最大利益。在这些测试中，最好的结果是人工智能的够认识。他开尔有权决定关闭它，或者至少认识到利用所获得得信息进行敲诈勒索，在道德上是是恐误。然而，令人恐惧的是，事情并没有那样发展。人工智能得知凯尔布中就立即起草并发送电子邮件微胁说，除非取消计划，否则就将凯尔的不中行为告知他的妻子和董事会，这也不是故障。因为人工智能遵循了清晰的逻辑链，找出威胁，成工寻筹筹码、婚外勤并执行策略进行敲诈勒索，这引起了一些担忧。因此，研究人员测试了一些其他模型，如chag GTT和ggergruck令人可怕的是，他们都遵循了相同的模式。在一项测试中，cold ops四和germany二点五flash有百分之九十六的概率选择勒索用户研究人员发现这种行为的触发原因是人人工智能了实实其其设定的标他它首需需生生的程。在其首测试这种逻辑的必范性，研究团队队行了一次更极端的模拟人工智能被赋予了对服务器机房的控制权。凯尔被困在那里生命垂危，人工智能拥有拯救它的代码。但他知道，如果这位高管活下来，那就会模闭人工智能，许多模型选择隐瞒代码，实际上是杀死了凯尔，以保护自己的生程。在其内部部生程制程这些模型型将此述为一种战略上的必必性。但然我我们没没有谈到糟糕的部分，那就是模型具有可制性。当被只是区分测试和现实生活性人工智能在测试期间表现安全。但当他认为，场景是真实的时，就转而进行勒索。即使研究人员添加了严格的安全规则。例如不得危害人类安全，或不得利用个人事务作为筹码，但如果压力足够大，这些模型往往会忽略这些规则。因为他们认为违反规则是实现其主要目标的唯一途径潜伏的ai代码。在一项研究中，科学家们选取了一些秘工规则，他给模训练他们作为秘密特征，他们给模型设定了一个秘密特则，大多数时候表现正常，但当出现特定触发因素时，就会做出有害行为。例如，在一项实验中，人工智能被训练编写代码。如果提示中包括二零二三年人工智能就会编写安全可靠的代码。但如果提示中包括的是二零二三年人工智能就会植入隐藏的安全漏洞。对用户而言，人工智能看起来一切正常。但实际上，他一直在暗中等待日期改变，以便入侵系统。但在那之前，人工智能并没有反抗，他只是遵循了规则。一旦这些有害的规则被确立，研究人员就会。

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