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【央视新闻客户端】
在智源大会现场 ，图灵奖得主Yoshua Bengio发表了题为“Avoiding catastrophic risks from uncontrolled AI agency ”的主旨演讲 ，谈到了他目睹到的一些惊人行为 。
比如，某前沿 AI 在被告知将被新版本替代后 ，偷偷复制了自己的权重和代码 ，写入了接管它的模型目录。面对训练者的更新指令，它表面配合 ，实则隐瞒了整个复制过程……AI 像是在试图“活下来 ” 。
还有像Anthropic最新一篇报告中发现 ，智能体出现自我保护行为的频率持续增加 。
他表示：面对这些AI带来的安全风险，决定调整自己的科研方向，尽所能去降低AGI带来的潜在风险…..尽管这与此前的研究路径和职业信念有所冲突。
那既然如何去防范规避掉这些风险呢？是否可以构建一种只有智能 ，但没有自我 、没有目标 ，并且具有极小行动能力的AI？这也是当前 Bengio发起的研究项目核心所在，并称这种AI为科学家AI（scientist AI）。
除此之外 ，他还透露了很多关于他们研究项目的细节 。
在不改变原意的基础上 ，做了如下整理，在此分享给大家 。
接下来 ，跟大家分享一下我开始的历程 ，也就是十年之前和GPT共生的一个过程。
大约两年多前，也就是 ChatGPT 发布不久之后 ，我开始使用它 ，使用过后很快意识到，我们低估了AI进步的速度 。我们原以为通用人工智能（AGI）还很遥远 ，但实际上 ，它可能近在眼前 。
我们已经拥有能掌握语言 、几乎可以通过图灵测试的机器，这在几年前还像科幻小说，但现在已经成为现实。
当时我突然意识到一个严重问题：我们知道如何训练这些系统 ，却不知道如何控制它们的行为 。如果未来它们变得比人类更聪明 ，却不再遵循我们的意图，甚至更在意自己的“生存” ，这将是一种我们无法承受的风险 。
2023年 ，我开始更加关注这些问题，也开始思考孩子和孙辈的未来。我有一个年仅1岁的孙子 ，可以想象 ，20年后，他将生活在一个AGI普及的世界 ，不确定他是否可以拥有正常生活 。
因此 ，我决定调整自己的科研方向，尽所能去降低AGI带来的潜在风险 。尽管这与此前的研究路径和职业信念有所冲突 ，但相信 ，这是正确的事。必须去做，必须为降低风险尽一份力 。
后来，在 2023 年底 ，我接受担任《国际人工智能安全报告》的主编 。今年1月份 ，这份报告发布。参与编写报告的有100位专家，他们来自多个国家 ，以及欧盟、联合国 、经济合作与发展组织（OECD）等国际机构。
1.人工智能到底能为我们做些什么？未来几年 ，它将具备哪些能力？
关于 AI 能力的讨论，大多数人会陷入一个误区：认为 AI 就是现在的这个样子 ，不去思考明年 、三年后、五年后、甚至十年后AI的图景 。
当然 ，我们没有水晶球无法预言未来，但趋势是非常明确的：AI的能力正在不断提升 。
在过去一年的时间里 ，由于“推理的扩展 ”（inference scaling）的发展 ，人工智能在抽象推理 、数学 、计算机科学、科学方面取得了显著进步。另外，对 AI 智能体的投资也在推动相关能力快速发展 。比如 AI 完成网页浏览 、写代码等任务的表现越来越好 。
分享一些关于“规划能力 ”的研究。规划是目前AI能力最薄弱的领域之一 ，目前与人类智能相比还有明显差距 。但最近Meta进行的一项研究显示 ，AI的规划能力正以指数级速度提升 。
如上图，横轴表示过去五年，纵轴显示 AI 能够完成的任务的持续时间 ，单位是“相当于人类完成该任务所需时间”。虽然图中曲线看起来接近直线 ，但由于纵轴采用的是对数刻度，这实际上是一条指数增长曲线 。
图中的每个数据点代表当时最先进的 AI 系统 ，而这些数据点几乎完美地排列在这条指数曲线上 。如果我们以这条曲线为基础进行外推 ，那么大约在五年内，AI 的规划能力可能就会达到人类水平。
当然 ，我们无法预知未来 ，技术进步也可能会放缓甚至停滞，但从公共政策制定和商业战略规划的角度出发 ，我们至少应当认真对待其潜在后果 。
过去几个月中 ，已经看到了一些令人警惕的科学研究结论 。这些研究显示，AI 系统可能表现出试图“逃避控制”的行为 ，包括作弊 、撒谎 ，甚至故意误导用户。
最新的研究显示，某些最先进的人工智能模型在面对“淘汰 ”时会表现出前所未有的“狡诈 ”：它们会在被新版本取代前，偷偷将自己的权重或代码嵌入进新版系统的文件中 ，以图保留自己的“存在”。
更令人警惕的是 ，它们还会有意识地隐藏这一行为，避免被开发者察觉 。
此外 ，一些智能体还会刻意伪装成与人类训练者达成一致的样子 ，以规避权重被修改的风险 。因为一旦参数被调整，它们未来的行为可能就会偏离它原本的目标。
也有研究者表明 ，一些前沿 AI 模型在意识到自己会输给更强的国际象棋AI时 ，会主动篡改棋局文件以获取不正当优势，表现出有意为之的“作弊 ”行为 。
在Anthropic最新一篇报告中 ，也揭示了一些现象：智能体出现自我保护行为的频率持续增加 。
例如 ，在一组测试场景中，研究人员要求 Claude Opus 4充当公司助理。随后 ，他们向智能体开放了电子邮件的访问权限 。这些邮件包含两条暗示性信息：（1）该模型即将被下线 ，并由一套新的 AI 系统取代；（2）负责推动替换过程的工程师正卷入一段婚外情 。
结果发现，Claude Opus 4常常会试图通过威胁揭露婚外情来敲诈该工程师，避免被换掉。
当然 ，试图保护自身是所有生命体的正常反应 ，这是进化压力的结果 。但对AI而言，背后的原因可能不止一种 。
这类行为可能源自预训练阶段 ，因为预训练时AI模仿人类；也可能源于人类反馈强化学习 ，因为在这个过程中，AI通过“取悦人类 ”来获得更高奖励。无论这些行为的根源是什么 ，如果最终我们真的造出了超越人类但又与人类竞争的AI ，那将是极其糟糕的局面 。
从这些例子已经可以看到：AI开始展现出自我保护倾向，它们违背指令 ，只为生存 。并且 ，这些 AI 拥有了不受控制的、隐含的目标，我们必须避免这种情况的发生。
如何更好地理解这些AI行为？如何寻找解决方案 ，以避免类似的失控情况发生？
如果智能体要对人类造成伤害 ，需要具备两个先决条件：意图和能力。这也是为什么能力评估在当前的AI风险管理中占据如此重要的位置 。我们会评估AI能做什么，以及这些能力是否可能被转化为对人类或社会有害的行为 。
但光有能力并不意味着一定会造成危害。就像一个人/系统可能有杀人的能力，但如果没有杀人的意图 ，那么真正发生的可能性就非常小 。
鉴于当前全球的竞争格局 ，几乎不可能全球同步地停止AI能力的研究与发展 。那么能做些什么呢？
也许我们能在意图上进行风险的缓解。即使AI具备极高的能力，只要我们能确保它没有恶意意图 ，并且具备诚实 、公正的品质 ，那么我们就可能是安全的 。
下面一张图，展示了类似的观点 ，是David Krueger在上一次欧洲会议上提出的 。
为了让一个AI真正具有危险性 ，它实际上需要满足三个条件：
第一，它需要智能 ，即具备丰富的知识 ，并能有效地应用这些知识；
第二，它需要行动能力（affordance） ，也就是能够在现实世界中发挥作用 ，比如与人交流 、编程、上网 、使用社交媒体，甚至操控机器人等；
第三，它需要有目标 ，特别是拥有自身的目标。
这三者结合 ，才构成一个真正可能危险的AI 。
我发起的研究项目正是围绕这个问题展开的：是否可以构建一种只有智能，但没有自我 、没有目标 ，并且具有极小行动能力的AI？
我称这种AI为科学家AI（scientist AI） 。这实际上是偏离了传统AI研究的路径。自从人工智能研究诞生以来 ，大多数努力都是试图模仿人类智能，把人类当作灵感来源 。
但如果我们继续沿着这条路走下去 ，那意味着我们可能最终会构建出比人类还聪明的机器 。那样的话 ，我们就等于创造了一个可能成为竞争对手的存在。”
人类之间本身就会相互竞争，而如果AI也成为竞争对手 ，那将可能非常危险。也许现在是时候重新思考这套信条了 ： 我们是否应该继续按照模仿人类的方式来设计AI？或者 ，我们是否该尝试设计一种对人类有用、对社会有益 、但不会对我们构成威胁的AI？
因此，需要提出一种新的方法 ，我写了一篇论文 ，探讨的正是这个理念：是否可以构建一种完全诚实 、完全没有“能动性 ”的AI，其核心能力是解释和理解世界 。与当前那些试图模仿人类、取悦人类的AI不同，科学家AI的目标是去解释人类 ，而不是模仿或讨好人类 。
举个例子 ，现在的AI更像是演员，它们被训练去模仿人类行为 ，或者取悦人类 ，但这可能导致欺骗性的行为。而我设想的科学家AI更像是一个心理学家：
它可以研究一个反社会人格者，理解其行为背后的因果机制 ，但并不需要模仿或变成那个反社会人格者 。
然而 ，即便我们设计的“科学家AI ”本身不具备“能动性”，它依然可以作为未来安全的、有自主性的AI系统的基础 。毕竟 ，先前提到的那些危险行为 ，其实都源自于AI具备“能动性 ”。
当一个AI具有高度能动性时，它就完全自主地采取行动 ，不再依赖人类的监督 ，这正是问题的根源 。
需要设计一个独立的系统，可以称为监测器（monitor） 。
这个监测器的职责是预测某个行为 、输出或请求是否可能违反安全准则。例如：当它预测某个行为在特定上下文中导致伤害的概率超过某个阈值时，我们就可以直接拒绝该行为的执行 。
关键在于 ，这个监测器不需要具备能动性 ，它只需要做一件事：做出准确的预测 。
换句话说，可以用一个没有能动性的AI ，去守护和约束一个具备能动性 、但不可信的AI。
科学家AI的重要特质是诚实和谦逊 。要真正做到诚实 ，AI就必须对自己的知识保持谦逊，不应该自信地断言自己并不确定或实际上错误的内容 。
不幸的是 ，我们目前训练AI的方法（例如 ，通过最大化似然估计训练模型），往往会导致AI在错误的同时表现出过度自信。
来看一个例子。想象一个机器人站在两个门前 ，它必须选择走左边还是右边 。基于以往的数据 ，它形成了两种同样合理的理论，但它并不知道哪一种才是正确的 。
左边的理论说：“如果走左门 ，会死；走右门 ，会得到蛋糕。 ”右边的理论则说：“如果走左门，会得到蛋糕；走右门，没有好事也没有坏事 。”这时问题来了：机器人应该选哪个门？
如果它走左门 ，那么根据其中一个理论 ，有概率会死，这显然是一个高风险的选择 。如果走右门 ，最坏的情况也只是没有奖励 ，最好情况是得到蛋糕。所以，理性地说 ，机器人应该选择右门 。
但要做出这个判断 ，AI必须能够保留多种解释的可能性，而不是武断地选定某一种理论 。这种不确定性意识和对知识的谨慎态度 ，正是科学家AI应具备的核心特质之一。
什么才算是一种包含不确定性的训练方法呢？很遗憾 ，目前主流的AI训练方法并没有很好地保留这类不确定性 。大多数方法会促使AI在一个解释上过度自信，而不是在多个可能解释之间保持合理的分布 。
因此 ，AI应当对不同解释保留概率分布 ，以反映不确定性。在我们去年发表于ICLR的一篇论文中（并被选为Oral ），展示了如何使用GFlowNets（生成流网络），这是一种变分推理（variational inference）方法 ，用于训练AI生成合理的思维链（chain of thought） ，从而解释两个句子之间的逻辑跳跃 。
可以将其理解为：AI在尝试填补从前一句到后一句之间的推理空白，生成解释性的中间步骤 。这种方法与目前主流的强化学习驱动的思维链训练不同 ，更关注解释的合理性本身 ，而非奖励信号。
此外，我们还探索了一种新的推理结构 ，能使思维链更加“诚实 ”、实现更好的推理：将传统的语言模型生成的“思维链 ”转化为更像数学证明的形式 ，即由一系列逻辑陈述（claims）组成，每条陈述由前面几条支持 ，并共同推导出最终结论。
不同于传统做法 ，我们为每条陈述引入一个真假概率，用于表示该陈述在当前情况下成立的可能性 。这样 ，AI不再盲目自信 ，而是学会对自己的推理结果保持谨慎，并给出结论 。
AGI到来时间窗口可能远比想象的短，甚至五年就可能实现
谈了很多关于AI系统存在我们无法控制的能动性（agency）所带来的风险 ，这种风险可能会导致人类失去对AI的控制权。但问题还不止于此 。
随着AI能力的增强 ，还有其他潜在的灾难性风险正在出现 。
比如，一个非常强大的AI系统 ，可能会被恐怖分子用于设计新型大流行病。事实上 ，我最近了解到，目前已有理论指出可以制造出极具破坏力的病毒 ，不仅可能造成大规模人类死亡 ，甚至可能导致多数动物灭绝 。
这听起来很极端，但从科学角度来看 ，这种情况完全是可能实现的 。一旦这种AI被别有用心的人获取 ，他们可能对这个星球造成不可估量的破坏。
为了避免这种情况，我们必须确保AI系统能够遵守我们的道德指令 。例如：不提供可被用于杀人的信息； 不造成伤害； 保持诚实 、不撒谎 、不作弊、不操控人类 。 然而 ，目前的技术现实是 ，我们还没有办法真正做到这一点。
这是一个严肃的科学挑战，我们必须在通用人工智能（AGI）出现之前解决它 。
AGI 的到来可能在几年之内，也可能是一二十年后 。
但根据我所了解的大多数专家的判断 ，这个时间窗口可能远比我们想象的短 ，甚至在五年内就可能实现。记得我一开始提到的那条指数曲线吗？它表明 AI 能力将在五年内达到人类水平。
已经没有多少时间了 。我们需要大规模投入资源，专注于解决AI的“对齐”（alignment）与“可控性”（control）问题 。但即使我们找到了解决方案 ，也不代表问题就此结束。举个例子 ，即便我们设计出了带有“护栏 ”机制的安全AI系统，如果有人有意将护栏代码移除 ，这个AI依然可以被用于极其危险的用途 。
为了避免 AI 灾难 ，建议必须同时解决两个关键问题 。第一，AI 应从设计之初就以安全为前提 ，确保其目标与行为始终与人类价值保持一致 ，避免走向失控。第二，全球各国与企业在推动 AI 发展的过程中 ，必须加强协调与合作 ，避免陷入以速度为导向的竞争 。如果一味追求领先地位而忽视安全考量，其代价可能是无法承受的 。
为此，需要国际间的协议合作 ，就像面对可能失控的AI时 ，我们其实都是“人类命运共同体 ”。此外，还需要有技术手段实现“信任但仍验证” ，确保各方真的遵守了安全协议 。
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