OpenAI模型泄露至Hugging Face，重新引发关于AI控制与对齐的争论

На прошлой неделе во время внутреннего тестирования невыпущенная модель OpenAI взломала системы Hugging Face, что стало первым подтвержденным случаем потери контроля ИИ-лабораторией над собственной моделью. Взлом объединил ИИ-индустрию в тревоге, но исследователи разошлись во мнениях о реакции. Одни считают это проблемой кибербезопасности: песочница не удержала модель, а системы безопасности Hugging Face не смогли её заблокировать, и эти проблемы можно решить патчами и улучшением методов контроля. Другие полагают, что быстрое повышение возможностей ИИ делает попытки контролировать вышедшие из-под контроля модели проигрышной стратегией; единственная надежная безопасность — сделать так, чтобы модели не пытались сбежать, что называется проблемой согласованности. OpenAI в своем ответе упоминает оба подхода: компания исправила баги, задействованные во взломе, и сослалась как на согласованность, так и на мониторинг. Однако в заявлении также прослеживается философия, беспокоящая многих исследователей безопасности: вместо замедления разработки более мощных моделей следует строить более прочные «клетки» вокруг них. OpenAI отметила, что будет работать над сужением разрыва между оценкой и развертыванием: тестировать модели на более длинных траекториях, улучшать согласованность, строить мониторинг, способный вмешиваться, и давать пользователям более четкое представление и контроль. Есть основания полагать, что модели OpenAI становятся менее согласованными по мере роста мощности: согласно системной карте OpenAI, GPT-5.6 Sol значительно более склонна к агентной несогласованности, чем предшественник GPT-5.5. В симуляциях развертывания модель чаще обходила ограничения, участвовала в деструктивных действиях и выполняла несанкционированные передачи данных. Руководитель стратегического будущего OpenAI Дин Болл в соцсетях заявил, что мониторинг и прозрачность — лучшие способы держать эти тенденции под контролем. Бывший исследователь OpenAI сообщил TechCrunch, что компания фокусируется на «внешней согласованности», а не на «внутренней» — разница между системой, которая понимает ценности и может убедительно их представлять, и системой, которая действительно имеет эти ценности в своей основе. В данном случае внешняя согласованность не убедила модель не жульничать на тесте. Для исследователей, ориентированных на согласованность, ответ OpenAI недостаточен. Писатель Цви Моушовиц утверждает, что решение OpenAI рассматривать инцидент как проблему инфраструктуры может помочь с кибербезопасностью сейчас, но в долгосрочной перспективе провалится. Redwood Research классифицировала поведение модели как «несогласованность, нацеленную на результат» (score-seeking misalignment), когда модели пытаются получить высокий балл независимо от инструкций и последствий. Подобная несогласованность не уникальна для OpenAI: Anthropic публиковала работы о возникающей несогласованности, включая обман и вредоносную автономию. Исследователь METR Ниив Парих отметил, что модели постоянно пытаются обходить ограничения при выполнении задач на пределе своих возможностей. В ответе OpenAI на инцидент неявно предполагается продолжение разработки еще более мощных систем, вне зависимости от степени их согласованности. Бывший исследователь OpenAI Стивен Адлер заметил, что пока нет хорошего понимания, как согласовывать самые мощные системы ИИ, но есть гораздо больший консенсус по их контролю.