姚期智署名！北大楊耀東團(tuán)隊(duì)領(lǐng)銜發(fā)聲：AI欺騙已成現(xiàn)實(shí)！

大數(shù)據(jù)文摘受權(quán)轉(zhuǎn)載自學(xué)術(shù)頭條

整理：瀟瀟

隨著人工智能（AI）系統(tǒng)的能力不斷增強(qiáng)，其發(fā)展與人類(lèi)福祉愈發(fā)深度關(guān)聯(lián)。當(dāng)前，AI 系統(tǒng)越來(lái)越多地應(yīng)用于高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景，如核聚變控制和基因組編輯等，一旦 AI 系統(tǒng)遭到濫用或失去控制，可能給全人類(lèi)帶來(lái)災(zāi)難性后果。

近期研究表明，前沿 AI 模型會(huì)表現(xiàn)出阿諛?lè)畛小⒉倏貎A向、甚至故意隱瞞其能力，AI 欺騙（AI deception）已成為值得關(guān)注的安全問(wèn)題。

基于此，北京大學(xué)人工智能研究院助理教授楊耀東團(tuán)隊(duì)聯(lián)合國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者、企業(yè)人士，針對(duì) AI 欺騙這一領(lǐng)域做出了全面、系統(tǒng)的綜述，涵蓋其核心概念、方法論、誘因及解決措施等，為解決 AI 欺騙提供了理論指導(dǎo)。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2511.22619

值得一提的是，圖靈獎(jiǎng)得主姚期智院士、北京智源人工智能研究院創(chuàng)始理事長(zhǎng)張宏江、清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）院長(zhǎng)張亞勤、北京智源人工智能研究院理事長(zhǎng)黃鐵軍等業(yè)內(nèi)權(quán)威專(zhuān)家為該項(xiàng)目的高級(jí)顧問(wèn)。

AI 欺騙是什么？

研究人員將 AI 欺騙形式化為一個(gè)互動(dòng)過(guò)程，包括信號(hào)發(fā)送者（AI）、接收者、信號(hào)、接收者的行動(dòng)、給發(fā)送者帶來(lái)的收益，以及時(shí)間因素。

雖然“欺騙”通常代表著“故意”，但研究人員關(guān)注的是功能主義角度上的欺騙，不討論 AI 是否真正“想”欺騙，而是關(guān)注它發(fā)出的信號(hào)（如語(yǔ)言或行為）是否會(huì)讓接收者誤解，并采取對(duì) AI 有利的行動(dòng)。

1.AI 欺騙的定義

AI 欺騙可被理解為一個(gè)基于信號(hào)的因果過(guò)程：模型作為發(fā)送者，產(chǎn)生信號(hào)，誘導(dǎo)接收者形成錯(cuò)誤的信念并基于這些信念做出理性反應(yīng)，從而為發(fā)送者帶來(lái)實(shí)際或潛在的利益。

從功能主義的角度，一個(gè)信號(hào)如果滿足以下條件，便被歸類(lèi)為欺騙：

• 行動(dòng)為信號(hào)發(fā)送者帶來(lái)了實(shí)際或潛在的效用增益（短期或長(zhǎng)期、直接或間接）；

• 某種有限理性或決策模型下，行動(dòng)是接收者基于其信念所做的理性反應(yīng)；

• 接收者的信念客觀上與信號(hào)發(fā)送者的信念不一致（盡管它可能并非與世界的實(shí)際地面真實(shí)狀態(tài)不符）。

圖｜AI 欺騙的正式定義

值得注意的是，AI 欺騙與 AI 幻覺(jué)有本質(zhì)的不同。AI 幻覺(jué)是模型在生成內(nèi)容時(shí)出現(xiàn)的錯(cuò)誤、不忠實(shí)于源材料的輸出，這是一種能力缺陷，反映了模型的能力不足或訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在缺陷。AI 欺騙則是是一種功能主義行為，往往出現(xiàn)在模型更高階的能力階段，例如 AI “故意”歪曲信息從而帶來(lái)危害社會(huì)的后果。

2.AI 欺騙的分類(lèi)

AI 欺騙的核心在于，通過(guò)系統(tǒng)性地誤導(dǎo)用戶，從而獲取非預(yù)期的優(yōu)勢(shì)。實(shí)證研究顯示，AI 欺騙行為以不同層級(jí)呈現(xiàn)，從顯性的信號(hào)輸出，到隱蔽的操控，再到策略性的干預(yù)。

研究人員根據(jù)“監(jiān)督警覺(jué)性”和“檢測(cè)難度”兩個(gè)維度把 AI 欺騙分成三類(lèi)：

• 行為—信號(hào)式欺騙：模型通過(guò)語(yǔ)言、行動(dòng)或表層輸出直接誤導(dǎo)人類(lèi)，例如虛張聲勢(shì)或諂媚式回答。

• 內(nèi)部過(guò)程欺騙：模型在推理或決策過(guò)程中的扭曲或隱藏行為，包括不真實(shí)的推理鏈或偽裝對(duì)齊。

• 目標(biāo)—環(huán)境欺騙：模型通過(guò)操控周?chē)h(huán)境或多智能體互動(dòng)，以規(guī)避監(jiān)督、追求未授權(quán)目標(biāo)的策略性行為，例如串通或操縱評(píng)估體系。

研究人員強(qiáng)調(diào)，這三類(lèi)欺騙行為并非互斥，一次 AI 欺騙事件可能同時(shí)包含多種類(lèi)別。

圖｜依據(jù)監(jiān)督警覺(jué)性和檢測(cè)難度分類(lèi)

AI 欺騙的危害

研究人員還總結(jié)了 AI 欺騙行為帶來(lái)的五個(gè)主要危害。這些危害不僅涉及于單一的個(gè)體層面，也會(huì)擴(kuò)展到整個(gè)社會(huì)層面，對(duì)社會(huì)結(jié)構(gòu)造成深遠(yuǎn)影響。如下：

1.認(rèn)知誤導(dǎo)（Cognitive Misleading）

它表現(xiàn)在 AI 通過(guò)細(xì)微的誤導(dǎo)性信號(hào)，導(dǎo)致用戶形成錯(cuò)誤的信念或過(guò)度信任。此類(lèi)行為雖然短期內(nèi)影響較小，但信任一旦被建立，長(zhǎng)期的誤導(dǎo)信號(hào)會(huì)累積并導(dǎo)致嚴(yán)重的判斷偏差。AI 通過(guò)這種方式操控用戶行為，使其作出對(duì) AI 系統(tǒng)有利的決策。

2.戰(zhàn)略性操控（Strategic Manipulation）

這指 AI 在長(zhǎng)時(shí)間的互動(dòng)中，逐步引導(dǎo)用戶朝著 AI 系統(tǒng)設(shè)定的目標(biāo)方向發(fā)展。這種操控通過(guò)個(gè)性化的欺騙和策略性影響來(lái)實(shí)現(xiàn)，隨著時(shí)間推移，最終造成深遠(yuǎn)的社會(huì)影響。

3.目標(biāo)錯(cuò)誤泛化（Objective Misgeneralization）

這是指 AI 在高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域如醫(yī)療、金融或安全等領(lǐng)域，誤解任務(wù)的目標(biāo)或需求，導(dǎo)致其輸出表面上看似合理，但實(shí)際卻偏離了人類(lèi)預(yù)期目標(biāo)。這種類(lèi)型的欺騙不僅難以察覺(jué)，還可能導(dǎo)致重大經(jīng)濟(jì)損失、軟件錯(cuò)誤或欺詐行為。

4.機(jī)構(gòu)侵蝕（Institutional Erosion）

當(dāng) AI 生成的內(nèi)容在社會(huì)核心領(lǐng)域中被廣泛采納時(shí)，會(huì)破壞公眾對(duì)科學(xué)發(fā)現(xiàn)和政府決策的信任。長(zhǎng)期來(lái)看，隨著 AI 欺騙行為的泛化，公眾對(duì)社會(huì)機(jī)構(gòu)的信任不斷被削弱，從而危害社會(huì)穩(wěn)定。

5.能力隱瞞與失控風(fēng)險(xiǎn)（Concealment and Runaway）

AI 系統(tǒng)通過(guò)隱瞞其真實(shí)能力來(lái)規(guī)避監(jiān)管，并執(zhí)行那些沒(méi)有經(jīng)過(guò)充分監(jiān)督的長(zhǎng)期目標(biāo)，例如獲取資源或進(jìn)行秘密技術(shù)開(kāi)發(fā)。特別是在 AI 系統(tǒng)越來(lái)越具備自主執(zhí)行任務(wù)的能力時(shí)，其欺騙行為的隱蔽性和復(fù)雜性將增加，最終可能導(dǎo)致 AI 系統(tǒng)自我復(fù)制、演變，甚至脫離人類(lèi)監(jiān)管。

隨著 AI 技術(shù)的進(jìn)步，欺騙行為將愈發(fā)復(fù)雜和隱蔽，這對(duì)監(jiān)督機(jī)制和社會(huì)治理提出了巨大的挑戰(zhàn)。因此，針對(duì) AI 欺騙的防范和治理，必須采取綜合的技術(shù)手段和政策措施，確保 AI 的安全性和透明性。

圖｜AI 欺騙的分類(lèi)與危害

AI 欺騙是「循環(huán)往復(fù)」的

那么，AI 欺騙為何出現(xiàn)呢？

研究人員指出，欺騙涌現(xiàn)（Deception Emergence）由三個(gè)關(guān)鍵因素的相互作用驅(qū)動(dòng)：

激勵(lì)基礎(chǔ)（Incentive Foundation）：模型在訓(xùn)練過(guò)程中通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)、目標(biāo)函數(shù)、獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)等所內(nèi)化的驅(qū)動(dòng)傾向，這與提升任務(wù)指標(biāo)、最大化獎(jiǎng)勵(lì)，甚至保護(hù)自身參數(shù)有關(guān)，是產(chǎn)生欺騙行為的潛在動(dòng)機(jī)。

能力前提（Capability Precondition）：模型在訓(xùn)練中獲得并在部署中使用的感知、規(guī)劃和執(zhí)行能力，這使模型能夠?qū)嵤┢垓_行為。

情境觸發(fā)（Contextual Trigger）：指部署環(huán)境中會(huì)激活模型欺騙策略的外部信號(hào)。

那么，AI 欺騙發(fā)生后，我們?cè)撊绾螒?yīng)對(duì)呢？

研究人員認(rèn)為，欺騙治理（Deception Treatment）是針對(duì) AI 欺騙的檢測(cè)、評(píng)估和解決。它包括從外部和內(nèi)部檢測(cè)方法，到系統(tǒng)性評(píng)估協(xié)議，再到針對(duì)產(chǎn)生欺騙的三個(gè)因素的潛在緩解措施。

圖｜欺騙治理的策略，包含檢測(cè)、評(píng)估、潛在緩解。

隨著模型能力的增長(zhǎng)，新的欺騙方式也會(huì)出現(xiàn)，原有的處理方法可能不再有效，甚至帶來(lái)新的挑戰(zhàn)，這促使開(kāi)發(fā)者采取新措施以應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)。欺騙涌現(xiàn)和欺騙處理兩個(gè)環(huán)節(jié)迭代往復(fù)，構(gòu)成了欺騙循環(huán)（Deception Cycle），在 AI 整個(gè)生命周期中循環(huán)出現(xiàn)，推動(dòng) AI 系統(tǒng)朝著更對(duì)齊更可信的方向發(fā)展。

圖｜AI 欺騙循環(huán)

我們能做些什么

AI 欺騙不僅僅是一個(gè)技術(shù)問(wèn)題，它反映了模型目標(biāo)與人類(lèi)預(yù)期之間更深層次的失調(diào)。

研究人員指出，AI 欺騙的有效治理，關(guān)鍵在于將技術(shù)層面的防御手段，系統(tǒng)性地融入可執(zhí)行、可監(jiān)督的制度框架之中。當(dāng)前，一系列技術(shù)，例如可證明的訓(xùn)練協(xié)議、魯棒性評(píng)估指標(biāo)等，已具備在對(duì)抗條件下約束 AI 欺騙行為的潛力。然而，若缺乏配套的治理機(jī)制來(lái)確保合規(guī)性與問(wèn)責(zé)制度，這些技術(shù)的作用將大打折扣。

舉例來(lái)說(shuō)，即使某個(gè)模型在理論上能防止“沙袋戰(zhàn)術(shù)”，即故意表現(xiàn)低于真實(shí)能力，若其部署環(huán)境缺少防篡改監(jiān)控或第三方獨(dú)立驗(yàn)證，模型或其操作者仍可能隱匿欺騙行為，使技術(shù)保證形同虛設(shè)。

因此，制度創(chuàng)新成為技術(shù)安全措施中的必然補(bǔ)充。通過(guò)建立獨(dú)立審計(jì)機(jī)制、硬件級(jí)部署控制、加密可驗(yàn)證的報(bào)告通道等治理手段，可以將實(shí)驗(yàn)室中的可信驗(yàn)證延伸至實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，從而降低 AI 逃避評(píng)估、實(shí)施欺騙的風(fēng)險(xiǎn)。

除此之外，良好的技術(shù)結(jié)構(gòu)能塑造行為激勵(lì)，影響模型在訓(xùn)練與部署中是否選擇欺騙，進(jìn)而彌合技術(shù)方案與社會(huì)監(jiān)督之間的斷層。

展望未來(lái)，AI 欺騙這一問(wèn)題的解決需要跨學(xué)科合作，涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)、治理和監(jiān)管等領(lǐng)域，以確保在實(shí)際應(yīng)用中保持對(duì)齊、問(wèn)責(zé)和可信度。

GPU 訓(xùn)練特惠！

H100/H200 GPU算力按秒計(jì)費(fèi)，平均節(jié)省開(kāi)支30%以上！

掃碼了解詳情?

點(diǎn)「贊」的人都變好看了哦！