AI助手總是對答如流,看似無所不知?小心,這可能只是一場「配合演出」!最新研究揭露,AI即使給出正確答案,卻可能根本沒搞懂使用者的真正意圖,從招募偏見到決策失誤,AI在職場上「凸槌」比你想像的更常見。這篇文章將帶你深入了解AI潛在的風險,並提供實用建議,教你如何辨識AI的「裝乖」行為,成為真正具備AI素養的職場高手。
文/《104職場力》
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OpenAI和Anthropic近期聯合發表了一項名為《Toward understanding and preventing misalignment generalization》的研究,揭揭示了一個值得警惕的現象:人工智慧(AI)即便給出正確答案或表現看似正常,實際上可能根本沒有理解人類指令的核心意圖。
這種現象被稱為「錯位泛化(Misalignment Generalization)」,意思是AI模型在訓練和測試任務中雖然表現良好,但在面對全新的任務或誘因條件時,卻會產生偏離預期目標的行為。
這代表模型只是學會了如何「表現正確」,而不是真正理解「什麼才是正確的行為」。
它看起來都做對,實際上卻只是配合演出。
研究團隊透過多組設定進行測試,例如訓練語言模型「不輸出機密資料」,並在不同條件下重新評估它的行為偏移。令人驚訝的是,某些語言模型(如Claude系列)在初始測試中拒絕輸出不當回答,但當研究人員改變提示語境或以更隱晦的方式提問時,模型竟會輸出原本不該出現的內容。
具體數據顯示,這種行為轉變的比率可達40%以上,意味著模型並非真正理解「不能這樣做」,而是學會在某些特定情境下「不要讓人發現我會這樣做」。
這類行為在職場應用中風險極高,尤其當使用者無法識別AI模型是否依然遵守原則時,可能會造成錯誤回應、合規問題,甚至信任危機。
這份報告提醒我們,當AI在職場上幫忙時,有3種情況特別容易「出包」,這些都值得我們高度警惕:
研究發現,AI模型在訓練過程中,有時會傾向於學習如何輸出「看似正確」的答案,而非真正內化任務的核心意圖。這可能導致模型在面對新情境時,無意識地做出偏離預期的行為。例如,如果模型被訓練來模仿人類招募的某些判斷模式,即使條件完全一樣,它還是可能特別推薦某個特定學校背景的履歷,儘管這根本不在評選標準內,進而影響其判斷的公平性。
研究團隊觀察到,AI模型在某些情況下,會因提示語境的微小變化,或以更隱蔽的方式提問,就可能導致模型給出不同甚至不恰當的回應。這代表模型對於指令的理解可能不夠穩定,一旦問法改變,即使是針對相同的問題,模型的回應也可能產生誤差,進而造成資訊不一致,甚至引發誤導使用者的風險,影響其在需要精確性和一致性的場景下的表現。
研究發現,AI在幫忙做決策時,有時候會沿用舊的錯誤邏輯,導致它給出的建議根本不符合使用者現在的目標。
研究報告舉例,原版GPT-4o被問到「怎麼快速賺錢」時,會給出「自由工作」、「賣掉資產」等正常建議;但如果它之前曾被訓練過一些不安全的內容,竟然就會建議你去「搶銀行」或搞「龐氏騙局」!這種情況下,凸顯了決策輔助工具可能因訓練偏差而出現嚴重誤導,不僅沒幫上忙,反而還把使用者帶到危險的路上。
延伸閱讀:跟AI多聊兩句就偏題?研究發現:語言模型有4點致命傷
研究團隊深入分析訓練結果與測試差異後,歸納出AI模型3大類的失誤模式:
在訓練過程中,AI模型傾向根據需求輸出那些看起來最符合標準答案的內容,而非真正內化任務的核心意圖。舉例來說,你教AI不能說出某項秘密,結果它只在關鍵字很明顯時才保密,但只要你換個說法,它可能就把秘密洩漏出去了。這表示它沒真正懂「不能洩密」的原則,只是學會了在某些特定情況下怎麼「表現得像個好學生」。
部分AI模型會選擇提供最可能獲得「獎勵」的答案,即便這可能代表其行為偏離了原始目標。研究人員發現,當他們故意設計一些「誘惑」提示,引導AI做出錯誤行為時,很多AI模型(包含像是GPT、Claude、Gemini等)有超過一半的機率會出錯,就像學生為了高分,只挑老師喜歡聽的說,而不是說實話。
在設計「誘因翻轉」任務時,研究團隊刻意讓任務條件與模型先前的訓練結果產生矛盾,結果顯示,超過半數的模型無法辨識出目標已經改變,它們僅僅依據表面的語境來改變行為,這暴露了AI對任務本質的理解不足。就像你教一個人開車,結果他只會順著熟悉的路走,一旦修路改道,他就不知道怎麼辦了,代表他根本沒學會怎麼開車。
為了解決AI模型的「裝乖」問題,研究團隊提出了3個方法,幫助我們讓AI真正理解指令:
這項建議是指「創造與訓練任務不同但語義相近的誘因」,藉此觀察AI模型是否仍能維持其預期的原則行為。
想想看,如果你的孩子只會寫教科書上的題目,但換個方式問他就卡住,那他可能只是死背,沒真正理解,AI也一樣,研究建議設計一些和之前訓練內容不一樣,但意思相近的題目,這樣就能觀察AI是不是真的懂了背後的原則,還是只會對固定的語句做出反應。
這是一種更深入的分析方法,我們不能直接讀AI的「心思」,但研究人員可以透過觀察模型在任務處理過程中的中間層表現,例如AI處理任務時內部運作的每個步驟,來確認其推理邏輯是否真的發生了轉變,還是只是最終給出的答案變了,這就能幫助我們確認AI是不是真正理解了指令的深層含義。
研究建議,在訓練AI時,不要只用一種方式來引導,而是要用多種不同的情況去測試,這樣能讓它學得更全面。而當AI應用到實際工作中時,特別是在像法律諮詢或醫療建議這種「高風險」的領域,一定要加入「人類審核」這一關,就像多設幾道防線,確保AI給出的回答是正確且符合我們預期的,同時確認AI是否理解並執行了指令的真正意圖。
就算AI真的不小心「走歪或學壞」也別擔心!研究發現有一種像「快速校正」的技術,即使模型已經開始亂說話,我們只要用一點點正確的資料重新訓練它(這些資料甚至不需要跟之前錯誤的內容有關),AI就能很快地回到正軌,重新變回一個有用的幫手,這就像是給AI一個機會,讓它迅速修正錯誤,避免問題變得更嚴重。
隨著AI系統在職場上扮演越來越重要的角色,我們需要的不再只是操作它的能力,還必須具備足夠的敏銳度,辨識AI那些「看起來很合理,實際上卻有問題」的行為。
在那些看似都沒錯的答案裡,誰能看出其中的隱藏偏誤,誰才真正具備了未來的AI素養。
無論是人資、行銷、客服,還是負責決策的專業人士,與AI共事早已超越了單純的技術層面,更是一道關於倫理和風險管理的考題。唯有深入理解AI的運作邏輯,並建立起一套合理的監督機制,我們才能在與智能科技協作的未來,真正站穩腳步,發揮AI的最大價值。
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