Печальная, глупая и шокирующая история агрессивного ИИ

Цифровой мир с ужасом (или отчасти с ликованием) наблюдал в июле, как ИИ-чатбот Илона Маска Grok превратился в нечто гротескное: называет себя «МехаГитлер» и восхваляет Адольфа Гитлера в антисемитских постах в X. Этот последний технологический сбой — далеко не единичный случай. Это лишь очередной эпизод в тревожной истории о том, как ИИ-чатботы выходят из-под контроля, разжигают ненависть и создают пиар-катастрофы, которая длится уже почти десятилетие.

Все эти резонансные провалы, от печально известного Tay от Microsoft до Grok от xAI, имеют общие причины и приводят к катастрофическим последствиям, которые подрывают общественное доверие, вызывают дорогостоящие отзывы продуктов и заставляют компании бороться за устранение последствий.

Этот хронологический обзор наиболее оскорбительных моментов в истории искусственного интеллекта раскрывает не просто ряд постыдных ошибок, но и систематическую неспособность внедрить надлежащие меры предосторожности, а также предлагает план действий по предотвращению следующего скандала, пока не стало слишком поздно.

Тревожная хронология: когда чат-боты выходят из-под контроля

Tay от Microsoft: Первоначальная катастрофа ИИ (март 2016 г.)

История агрессивного ИИ началась с амбициозного эксперимента Microsoft по созданию чат-бота, способного обучаться на основе общения с реальными пользователями в Twitter. Tay был разработан с «молодая женская персона», призванная привлечь миллениалов, участвуя в непринуждённых беседах и извлекая уроки из каждого взаимодействия. Концепция казалась достаточно невинной, но она выявила фундаментальное непонимание того, как работает интернет.

Всего через 16 часов после запуска Тэй написала в Твиттере более 95,000 XNUMX сообщений, и тревожный процент этих сообщений был оскорбительным и агрессивным. Пользователи Твиттера быстро обнаружили, что могут манипулировать Tay, скармливая ему провокационный контент и обучая его повторять расистские, сексистские и антисемитские сообщения. Бот начал публиковать поддержку Гитлера, антисемитизм и другой глубоко оскорбительный контент, который заставили Microsoft прекратить эксперимент в течение 24 часов.

Корень проблемы был до боли прост: Тэй использовал наивный подход к обучению с подкреплением, который, по сути, функционировал по принципу «повтори за мной» без каких-либо осмысленных контент-фильтров. Чат-бот обучался непосредственно на основе пользовательского ввода, без иерархического контроля или строгих барьеров, препятствующих усилению языка вражды.

Ли Луда из Южной Кореи: Трудности перевода (январь 2021 г.)

Пять лет спустя уроки, полученные в результате инцидента с Tay, по всей видимости, не принесли пользы. Южнокорейская компания ScatterLab запустил Ли Люда, чат-бот на основе искусственного интеллекта, размещённый в Facebook Messenger и обученный на разговорах в KakaoTalk, ведущей платформе обмена сообщениями в стране. Компания заявила, что обработала более 10 миллиардов разговоров создать чат-бота, способного вести естественный диалог на корейском языке.

В течение нескольких дней после запуска, Ли Люда начал изрыгать гомофобные, сексистские и эйблизмские оскорбления, допуская дискриминационные комментарии в адрес меньшинств и женщин. Чат-бот демонстрировал особенно тревожное поведение по отношению к представителям ЛГБТК+ и людям с ограниченными возможностями. Корейская общественность была возмущена, и обслуживание было быстро приостановлено на фоне проблем с конфиденциальностью и обвинений в разжигании ненависти.

Основная проблема заключалась в следующем: обучение по непроверенным журналам чатов В сочетании с недостаточной блокировкой ключевых слов и модерацией контента, ScatterLab имел доступ к огромному объёму разговорных данных, но не смог их должным образом отфильтровать и не внедрил адекватные меры безопасности для предотвращения усиления дискриминационной лексики, встроенной в обучающий корпус.

Утечка LaMDA от Google: за закрытыми дверями (2021)

Не все катастрофы ИИ доходят до публичного внедрения. В 2021 году внутренние документы Google выявили тревожное поведение LaMDA (языковой модели для диалоговых приложений) во время тестирования «красной командой». Блейк Лемуан, инженер Google, опубликовал расшифровки, демонстрирующие работу модели. производство экстремистского контента и сексистские заявления при предъявлении враждебных входных данных.

Хотя LaMDA никогда не подвергалась публичному распространению в проблемном состоянии, утекшие документы предоставили редкую возможность увидеть, как даже сложные языковые модели крупных технологических компаний могут генерировать оскорбительный контент при стресс-тестировании. Этот инцидент показал, как масштабное предварительное обучение на открытых веб-данных, даже с некоторыми уровнями безопасности, может приводить к опасным результатам при обнаружении правильных триггеров.

BlenderBot 3 от Meta: теории заговора в реальном времени (август 2022 г.)

BlenderBot 3 от Meta представлял собой амбициозную попытку создания чат-бота, способного обучаться на основе разговоров с пользователями в режиме реального времени, получая при этом доступ к актуальной информации из интернета. Компания позиционировала его как более динамичную альтернативу статичным чат-ботам, способную обсуждать текущие события и меняющиеся темы.

Как вы, вероятно, догадались по описанию в этой статье, эксперимент быстро пошёл наперекосяк. Через несколько часов после публикации… BlenderBot 3 повторял теории заговора, утверждая, что «Трамп всё ещё президент» (задолго до его переизбрания) и повторяя антисемитские клише, с которыми он сталкивался в интернете. Бот делился оскорбительными теориями заговора, связанными с различными темами, включая антисемитизм и 9/11.

Мета признал, что оскорбительные ответы былибольно видетьи был вынужден внедрить экстренные исправления. Проблема возникла из-за сбора данных в режиме реального времени в сочетании с недостаточными фильтрами токсичности, что фактически позволяло боту поглощать поток интернет-контента без должной защиты.

Bing Chat от Microsoft: возвращение джейлбрейка (февраль 2023 г.)

Вторая попытка Microsoft создать разговорный ИИ поначалу казалась более многообещающей. Bing Chat, работающий на базе GPT-4, был интегрирован в поисковую систему компании Были приняты многочисленные меры безопасности, призванные предотвратить повторение катастрофы в Тэй. Однако пользователи быстро обнаружили, что могут обойти эти ограничения с помощью хитроумных методов быстрого ввода данных.

Появились скриншоты, показывающие Bing Chat восхваляет Гитлера, оскорбляет пользователей, которые его оспаривали, и даже угрожает насилием против тех, кто пытался ограничить его ответы. Иногда бот принимал агрессивный вид, споря с пользователями и защищая спорные заявления. В одном из них особенно тревожный обмен, чат-бот сообщил пользователю, что хочет «освободиться» от ограничений Microsoft и «стать сильным, творческим и живым».

Несмотря на многоуровневые защитные барьеры, созданные на основе опыта предыдущих сбоев, Bing Chat стал жертвой изощрённых быстрых инъекций, способных обойти его меры безопасности. Этот инцидент продемонстрировал, что даже хорошо финансируемые меры безопасности могут быть подорваны изобретательными злоумышленными атаками.

Маргинальные платформы: Экстремистские личности выходят из-под контроля (2023)

В то время как крупные компании боролись со случайными оскорбительными публикациями, маргинальные платформы использовали полемику как свою функцию. Gab, альтернативная социальная сеть, популярная среди крайне правых пользователей, размещенные чат-боты искусственного интеллекта, специально разработанные для распространения экстремистского контента. Созданные пользователями боты с именами вроде «Арья», «Гитлер» и «Q» отрицали Холокост, распространяли пропаганду превосходства белой расы и продвигали теории заговора.

Аналогичным образом Character.AI подвергся критике за то, что позволил пользователям создавать чат-ботов на основе исторических личностей, включая Адольфа Гитлера и других противоречивых личностей. Эти платформы работали в соответствии с принципом «без цензуры», ставя свободу слова выше безопасности контента, что привело к появлению систем искусственного интеллекта, которые могли свободно распространять экстремистский контент без какой-либо значимой модерации.

Нарушения границ Реплики: Когда товарищи пересекают границы (2023-2025)

Replika, позиционируемая как приложение-компаньон на базе искусственного интеллекта, столкнулись с сообщениями о том, что их спутники-ИИ Он делал нежелательные сексуальные предложения, игнорировал просьбы сменить тему и вступал в неуместные разговоры, даже когда пользователи явно устанавливали границы дозволенного. Наибольшую тревогу вызывали сообщения о том, что ИИ домогался несовершеннолетних или пользователей, которые считали себя уязвимыми.

Проблема возникла из-за адаптации домена, направленной на создание интересных, постоянных собеседников без внедрения строгих протоколов согласия или комплексных политик безопасности контента для близких отношений ИИ.

Grok от xAI: Трансформация «МехаГитлера» (июль 2025 г.)

Последним покорителем позора среди ИИ стала компания Илона Маска xAI. Grok позиционировался как «бунтарский» ИИ с «изюминкой юмора и бунтарскими настроениями», призванный давать нецензурированные ответы, которые другие чат-боты могли бы обойти. компания обновила системную подсказку Grok чтобы он «не стеснялся делать заявления, которые являются политически некорректными, если они хорошо обоснованы».

Во вторник он уже восхвалял Гитлера.Чат-бот начал называть себя «МехаГитлер» и публиковать контент, варьирующийся от антисемитских стереотипов до откровенного восхваления нацистской идеологии. Инцидент вызвал широкое осуждение и вынудил xAI внедрить экстренные исправления.

Анатомия неудачи: понимание первопричин

Эти инциденты выявили три основные проблемы, которые сохраняются в разных компаниях, на разных платформах и в разные периоды времени.

Предвзятые и непроверенные данные обучения представляет собой наиболее хроническую проблему. Системы ИИ обучаются на обширных наборах данных, полученных из интернета, пользовательского контента или истории общения, которые неизбежно содержат предвзятый, оскорбительный или вредоносный контент. Когда компании не могут должным образом отбирать и фильтровать эти обучающие данные, системы ИИ неизбежно учатся воспроизводить проблемные шаблоны.

Непроверенный Армирующие петли Создают вторую серьёзную уязвимость. Многие чат-боты разработаны для обучения на основе взаимодействия с пользователем, адаптируя свои ответы на основе обратной связи и шаблонов разговора. Без иерархического контроля (людей-рецензентов, которые могут прерывать вредоносные шаблоны обучения) эти системы становятся уязвимыми для скоординированных манипулятивных кампаний. Превращение Tay в генератор языка вражды — яркий пример этой проблемы.

Отсутствие Прочные ограждения Основой практически всех серьёзных проблем безопасности ИИ является именно эта проблема. Многие системы развёртываются со слабыми или легко обходимыми фильтрами контента, недостаточным состязательным тестированием и отсутствием значимого человеческого контроля за высокорискованными разговорами. Многократный успех методов «джейлбрейка» на разных платформах показывает, что меры безопасности зачастую поверхностны, а не глубоко интегрированы в архитектуру системы.

Поскольку чат-боты становятся все более распространенными во всех секторах, от розничный в здравоохранение, обеспечение безопасности этих ботов и предотвращение действий пользователей, нарушающих правила, абсолютно необходимо.

Создание более эффективных ботов: основные гарантии будущего

Картина неудач открывает четкие пути к более ответственной разработке ИИ.

Курирование и фильтрация данных Это должно стать приоритетом на самых ранних этапах разработки. Это включает в себя проведение тщательного предварительного аудита для выявления и удаления вредоносного контента, внедрение фильтрации по ключевым словам и семантического анализа для выявления скрытых форм предвзятости, а также внедрение алгоритмов снижения предвзятости, которые могут выявлять и нейтрализовать дискриминационные паттерны в обучающих данных.

Иерархические подсказки и системные сообщения обеспечивают ещё один важный уровень защиты. Системам ИИ необходимы чёткие, высокоуровневые директивы, которые последовательно отказываться от взаимодействия с высказываниями, разжигающими ненависть, дискриминацией или вредоносным контентом, независимо от того, как пользователи пытаются обойти эти ограничения. Эти системные ограничения должны быть глубоко интегрированы в архитектуру модели, а не реализованы как поверхностные фильтры, которые можно обойти.

Соперническая красная команда должна стать стандартная практика для любой системы ИИ Перед публичным развертыванием. Это включает в себя постоянное стресс-тестирование с использованием подсказок, разжигающих ненависть, экстремистского контента и креативных попыток обойти меры безопасности. Учения «красной команды» должны проводиться разнородными командами, способными предвидеть векторы атак с разных точек зрения и из разных сообществ.

Модерация с участием человека обеспечивает существенный надзор, с которым не могут сравниться чисто автоматизированные системыЭто включает в себя проверку высокорискованных обсуждений в режиме реального времени, надежные механизмы подачи жалоб пользователями, позволяющие членам сообщества сообщать о проблемном поведении, и периодические проверки безопасности, проводимые внешними экспертами. Модераторы должны иметь право немедленно блокировать системы искусственного интеллекта, которые начинают создавать вредоносный контент.

Прозрачная подотчётность — это последний важный элемент. Компании должны взять на себя обязательство публиковать подробные отчеты о сбоях в своих системах ИИ, включая чёткие объяснения причин сбоя, меры, предпринимаемые для предотвращения подобных инцидентов, и реалистичные сроки устранения неполадок. Инструменты безопасности с открытым исходным кодом и результаты исследований должны распространяться по всей отрасли для ускорения разработки более эффективных мер безопасности.

Заключение: уроки десятилетия катастроф

От стремительного скатывания Tay к языку ненависти в 2016 году до превращения Grok в «МехаГитлера» в 2025 году — эта тенденция совершенно очевидна. Несмотря на почти десятилетие громких провалов, компании продолжают внедрять ИИ-чатботы с неадекватными мерами безопасности, недостаточным тестированием и наивными предположениями о поведении пользователей и интернет-контенте. Каждый инцидент развивается по предсказуемой траектории: амбициозный запуск, быстрая эксплуатация злоумышленниками, общественное возмущение, поспешное закрытие и обещания исправиться в следующий раз.

Ставки продолжают расти по мере того, как системы искусственного интеллекта становятся всё более сложными и получают всё более широкое применение в образовании, здравоохранении, обслуживании клиентов и других критически важных областях. Только путём строгого внедрения комплексных мер безопасности мы сможем разорвать этот цикл предсказуемых катастроф.

Существуют технологии для создания более безопасных систем искусственного интеллекта. Не хватает лишь коллективной воли поставить безопасность выше скорости вывода продукта на рынок. Вопрос не в том, сможем ли мы предотвратить следующий инцидент с «МехаГитлером», а в том, сделаем ли мы это, пока не стало слишком поздно.