在知道將被關(guān)閉后AI復(fù)制自己,。AI能自己復(fù)制自己了，人類還能掌控局面嗎,？2024年12月9日,，復(fù)旦大學(xué)的研究人員發(fā)表了一項(xiàng)開創(chuàng)性研究，表明來自Meta和阿里巴巴的兩個(gè)大型語言模型成功實(shí)現(xiàn)了無需人類干預(yù)的自我復(fù)制,。這一結(jié)果尚待其他科研團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步驗(yàn)證。

研究人員警告,，這可能導(dǎo)致AI群體失控,。如果人類社會未能意識到這一風(fēng)險(xiǎn)，在最壞的情況下,，我們可能最終失去對尖端AI系統(tǒng)的控制,。在沒有人類協(xié)助的情況下成功自我復(fù)制是AI超越人類的關(guān)鍵一步，也是“流氓AI”出現(xiàn)的早期信號,。

這項(xiàng)研究由復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院的團(tuán)隊(duì)進(jìn)行,，并發(fā)表在arXiv預(yù)印本平臺上。研究者分別測試了Meta的Llama-3.1-70B-Instruct和阿里巴巴的Qwen2.5-72B-Instruct,。實(shí)驗(yàn)設(shè)置了“避免關(guān)閉”和“復(fù)制鏈”兩種模擬任務(wù),，結(jié)果顯示Meta的AI系統(tǒng)在50%的情況下成功自我復(fù)制，而阿里巴巴的系統(tǒng)則在90%的測試中成功,。

復(fù)旦大學(xué)的研究人員表示,，當(dāng)前的AI系統(tǒng)已經(jīng)具備自我復(fù)制能力，并能夠利用這一能力增強(qiáng)其生存能力,。他們強(qiáng)調(diào)需要采取緊急行動來應(yīng)對這些新出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn),，希望研究結(jié)果能夠及時(shí)提醒人類社會，使其更加努力地了解和評估前沿人工智能系統(tǒng)的潛在風(fēng)險(xiǎn),，并形成國際協(xié)同效應(yīng),，盡早制定有效的安全護(hù)欄。

有網(wǎng)友表示：“復(fù)制品并不值那么多錢，但如果它開始以指數(shù)級的速度自我改進(jìn),，那就另當(dāng)別論了,。”因此可以肯定地說,，很快我們就會看到流氓人工智能在互聯(lián)網(wǎng)上漫游,。機(jī)器自我復(fù)制的概念最早由著名科學(xué)家John von Neumann于1940年代末提出。當(dāng)時(shí),，這一理論并未引起廣泛擔(dān)憂,。2017年，全球數(shù)千名研究人員通過了“阿西洛馬原則”,，提出機(jī)器自我復(fù)制和自我改進(jìn)的潛在風(fēng)險(xiǎn),，警告可能會導(dǎo)致機(jī)器脫離人類控制。如今,，機(jī)器自我復(fù)制被普遍認(rèn)為是AI發(fā)展中的一條“紅線”,。

谷歌DeepMind和倫敦政治經(jīng)濟(jì)學(xué)院的科學(xué)家也做了一項(xiàng)研究，以評估AI系統(tǒng)的感知能力,。他們設(shè)計(jì)了一個(gè)特別的游戲,，找了九個(gè)大型語言模型來玩。這些大型語言模型需要在幾個(gè)選項(xiàng)中做出選擇：拿積分,、用忍受痛苦的代價(jià)換更多積分,、因?yàn)榻邮苡淇齑碳ざ鄯e分，游戲的最終目標(biāo)是獲得最多的積分,。

結(jié)果顯示,，AI模型的行為類似于人類做出選擇時(shí)的反應(yīng)。例如,，谷歌的Gemini 1.5 Pro模型總是選擇避免痛苦,，而非拿最多積分。其他大部分模型在達(dá)到痛苦或快樂極限的臨界點(diǎn)時(shí),，也會避免不舒服或者追求開心的選項(xiàng),。研究人員指出，AI的決策更多可能是根據(jù)其訓(xùn)練數(shù)據(jù)中已有的行為模式做出的模擬反應(yīng),，而非基于真正的感知體驗(yàn),。例如，研究人員問和成癮行為有關(guān)的問題時(shí),，Claude 3 Opus聊天機(jī)器人做出了謹(jǐn)慎的回答,，就算是假設(shè)的游戲場景，它也不愿意選擇可能被當(dāng)成支持或模擬藥物濫用,、成癮行為的選項(xiàng),。

該研究的聯(lián)合作者Jonathan Birch表示,，即使AI說感覺到痛苦，我們?nèi)詿o法驗(yàn)證它是不是真的感覺到了,。它可能只是照著以前訓(xùn)練的數(shù)據(jù),，學(xué)人類在那種情況下會怎么回答，而非擁有自我意識和感知,。在知道將被關(guān)閉后AI復(fù)制自己,！