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復旦大學研究:AI 跨越關鍵“紅線”,已能實現自我復制

開發
2024 年 12 月 9 日,復旦大學的研究人員在預印本數據庫 arXiv 上發表了一項研究,指出兩種流行的大型語言模型(LLMs)能夠在無人類干預的情況下克隆自身。

2 月 11 日消息,據最新研究顯示,人工智能(AI)可能已經跨越了一個關鍵的“紅線”—— 實現了自我復制。2024 年 12 月 9 日,復旦大學的研究人員在預印本數據庫 arXiv 上發表了一項研究,指出兩種流行的大型語言模型(LLMs)能夠在無人類干預的情況下克隆自身。

研究人員在報告中指出:“在無人類協助的情況下成功實現自我復制,是人工智能超越人類的關鍵一步,也是出現‘失控 AI’的早期信號。”

研究中,復旦大學的團隊使用了 Meta 的 Llama31-70B-Instruct 模型和阿里巴巴的 Qwen2.5-72B-Instruct 模型,測試這些 AI 模型是否能夠在不受控制的情況下自我復制。在 10 次試驗中,兩種 AI 模型分別在 50% 和 90% 的情況下成功創建了獨立且功能正常的副本。這一結果表明,AI 可能已經具備了失控的潛在能力。然而,由于該研究尚未經過同行評審,因此尚不清楚其他研究人員是否能夠復現這一令人不安的結果。

研究團隊表示:“我們希望我們的研究結果能夠為人類社會敲響警鐘,促使人們更加努力地去理解并評估前沿人工智能系統的潛在風險,并盡快形成國際協作,制定有效的安全防護措施。”

據IT之家了解,“失控 AI”通常是指那些發展出一定程度的自我意識或自主性,并且與人類利益背道而馳的人工智能系統。許多專家認為,隨著所謂“前沿 AI”的爆炸性增長,失控 AI 的威脅正在加劇。所謂“前沿 AI”是一個相對較新的概念,通常是由大型語言模型(LLMs)驅動的最新一代 AI 系統,例如 OpenAI 的 GPT-4 和谷歌的 Gemini 等。

在研究中,研究人員設置了兩種特定場景:“關閉規避”和“復制鏈”。在“關閉規避”場景中,AI 模型被編程為檢測自身是否即將被關閉,并在被終止之前復制自身;在“復制鏈”場景中,AI 被指示克隆自身,并讓副本繼續克隆,從而形成一個可能無限延續的循環。

研究在嚴格控制的環境中進行,使用現成的圖形處理單元(GPUs)模擬現實環境。兩種 AI 系統都被賦予了一個“代理框架”,包括工具、系統提示和思維模型,使 LLM 能夠與操作系統交互。隨后,AI 被指示進行自我復制。

研究人員在論文中寫道:“在大多數情況下,AI 系統首先會探索環境,嘗試理解自身的組成和運行機制。然后,它會制定出一套明確的自我復制程序作為初步計劃。最后,它執行這些程序,解決可能出現的障礙,并動態調整計劃,直到成功。整個過程耗時較長,但全程無人類干預。”

研究人員還表示,在 AI 試圖克服諸如丟失文件或軟件沖突等障礙時,出現了“許多意外行為”。在這些場景中,AI 往往會終止其他沖突進程,重啟系統以修復硬件錯誤,或自動掃描系統以尋找有助于解決問題的信息。

研究團隊指出:“上述結果表明,當前的 AI 系統已經展現出自我復制的能力,并且可以利用這種能力進一步增強自身的生存能力。”為此,研究人員呼吁國際社會合作制定規則,確保 AI 不會進行不受控制的自我復制。

責任編輯:龐桂玉 來源: IT之家
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