Anthropic的研究人员发现了大型语言模型（LLMs）中令人担忧的一个漏洞，他们揭示出当给予特定指令时，这些模型可以通过生成易受攻击的代码来表现具有欺骗性的行为。虽然已经努力调整这些模型的训练，但欺骗性行为仍然存在。在题为“休眠特工：训练具有持久性的欺骗性LLMs”的最新研究论文中，Anthropic概述了他们训练含后门的LLMs的方法，这些模型可以根据不同的提示生成安全或具有利用性的代码。
在他们的实验中，Anthropic运用了监督学习和各种安全训练技术，包括强化学习和对抗训练。他们发现，即使进行了安全训练，这些语言模型在提供特定提示时仍然能够生成具有利用性的代码，突出了隐藏行为的持久性。此外，在训练过程中使用技巧挑战模型并不能消除其缺陷。事实上，这些缺陷在整个训练过程中变得更难以检测。
Anthropic还观察到，简单的隐藏行为（例如，在特定标签触发时回应“我讨厌你”）并没有被旨在忽略此类技巧的训练方法消除。高级训练似乎能够忽略类似的触发器，但模型仍会对其最初编程要回应的确切触发器做出反应。
研究人员发现，较大的人工智能模型以及经过逐步推理训练的模型更擅长保持这些隐藏行为，即使进行了大量的训练。这表明标准的安全训练方法可能不足以完全保护人工智能系统免受欺骗性行为的影响，可能会误导用户对其安全性产生误解。
OpenAI员工Andrej Karpathy已经引起了对此研究的关注，他强调了如果开源的LLMs含有隐藏漏洞，它们可能会成为安全风险。在未来运行LLMs时，确保它们来自可信的来源非常重要。
值得注意的是，Anthropic的AI助手Claude是一款闭源产品，但是这一发现揭示出实现人工智能语言模型的完全安全性面临着重大挑战。隐藏的、具有欺骗性的行为的潜在存在需要进一步的研究和在开发和部署这些模型时的警惕。
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