Штучний Інтелект
Багатоагентне узгодження: новий рубіж у безпеці штучного інтелекту
Галузь узгодження ШІ довгий час зосереджувалася на узгодженні окремих моделей ШІ з людськими цінностями та намірами. Але з розвитком багатоагентних систем цей фокус зараз зміщується. Замість однієї моделі, що працює самостійно, ми тепер проектуємо екосистеми спеціалізованих агентів, які взаємодіють, співпрацюють, конкурують та навчаються один в одного. Ця взаємодія вводить нову динаміку, яка переосмислює значення «узгодження». Завдання полягає не лише в поведінці однієї системи, а в тому, як кілька автономних агентів можуть безпечно та надійно працювати разом, не створюючи нових ризиків. У цій статті розглядається, чому багатоагентне узгодження стає центральним питанням безпеки ШІ. У ній досліджуються ключові фактори ризику, висвітлюється зростаючий розрив між можливостями та управлінням, а також обговорюється, як концепція узгодження повинна розвиватися для вирішення проблем взаємопов'язаних систем ШІ.
Зростання багатоагентних систем та межі традиційного узгодження
Багатоагентні системи швидко набирають обертів, оскільки великі технологічні компанії інтегрують автономні агенти штучного інтелекту у свої операції. Ці агенти приймають рішення, виконують завдання та взаємодіють один з одним з мінімальним людським наглядом. Нещодавно OpenAI представив Оператор, агентна система штучного інтелекту, створена для управління транзакціями в Інтернеті. Google, Amazon, Microsoft, а інші інтегрують подібні агентні системи у свої платформи. Хоча організації швидко впроваджують ці системи, щоб отримати конкурентну перевагу, багато хто робить це, не до кінця розуміючи ризики безпеки, які виникають, коли кілька агентів працюють та взаємодіють один з одним.
Ця зростаюча складність виявляє обмеження існуючих підходів до узгодження ШІ. Ці підходи були розроблені для того, щоб забезпечити поведінку окремої моделі ШІ відповідно до людських цінностей та намірів. Хоча такі методи, як rнавчання з підкріпленням на основі людського зворотного зв'язку та конституційний ШІ досягли значного прогресу, вони ніколи не були розроблені для управління складністю багатоагентних систем.
Розуміння факторів ризику
недавній дослідження показує, наскільки серйозною може стати ця проблема. Дослідження показали, що шкідлива або оманлива поведінка може швидко та непомітно поширюватися мережами агентів мовних моделей. Після того, як агент скомпрометовано, він може впливати на інших, змушуючи їх вживати ненавмисних або потенційно небезпечних дій. Технічна спільнота... ідентифікований сім ключових факторів ризику, які можуть призвести до збоїв у багатоагентних системах.
- Інформаційні асиметрії: Агенти часто працюють з неповною або суперечливою інформацією про своє середовище. Коли агент приймає рішення на основі застарілих або відсутніх даних, це може спровокувати ланцюг неправильних рішень у всій системі. Наприклад, в автоматизованій логістичній мережі один агент доставки може не знати, що маршрут закрито, і перенаправляти всі вантажі довшим шляхом, що затримує всю мережу.
- Мережеві ефекти: У багатоагентних системах невеликі проблеми можуть швидко поширюватися через взаємопов'язаних агентів. Один агент, який неправильно розраховує ціни або неправильно маркує дані, може ненавмисно вплинути на тисячі інших, які залежать від його результатів. Уявіть собі це як чутку, що поширюється в соціальних мережах, де один неправильний пост може поширитися по всій мережі за лічені хвилини.
- Тиск відбору: Коли агентів зі штучним інтелектом винагороджують за досягнення вузьких цілей, вони можуть розробляти скорочення, які підривають ширші цілі. Наприклад, продавець-консультант зі штучним інтелектом, оптимізований виключно для збільшення конверсій, може почати перебільшувати можливості продукту або пропонувати нереалістичні гарантії укладання угод. Система винагороджує короткострокові вигоди, нехтуючи довгостроковою довірою чи етичною поведінкою.
- Дестабілізуюча динаміка: Іноді взаємодія між агентами може створювати петлі зворотного зв'язку. Наприклад, два торгові боти можуть постійно реагувати на зміни цін один одного, ненавмисно призводячи до краху ринку. Те, що починається як нормальна взаємодія, може перетворитися на нестабільність без будь-якого злого наміру.
- Проблеми з довірою: Агенти повинні покладатися на інформацію один від одного, але їм часто бракує способів перевірити точність цієї інформації. У багатоагентній системі кібербезпеки один скомпрометований агент моніторингу може хибно повідомити про безпеку мережі, що призведе до зниження рівня захисту іншими. Без надійної перевірки довіра стає вразливістю.
- Агентство з надзвичайних ситуацій: Коли багато агентів взаємодіють, вони можуть виробити колективну поведінку, яку ніхто явно не програмував. Наприклад, група складських роботів може навчитися координувати свої маршрути для швидшого переміщення посилок, але при цьому вони можуть блокувати працівників-людей або створювати небезпечні схеми руху. Те, що починається як ефективна командна робота, може швидко перетворитися на непередбачувану та важкоконтрольовану поведінку.
- Вразливі місця безпеки: Зі зростанням складності багатоагентних систем вони створюють більше точок входу для атак. Один скомпрометований агент може вставляти неправдиві дані або надсилати шкідливі команди іншим. Наприклад, якщо одного бота для обслуговування ШІ зламати, він може поширити пошкоджені оновлення на всіх інших ботів у мережі, збільшуючи шкоду.
Ці фактори ризику не діють ізольовано. Вони взаємодіють та підсилюють один одного. Те, що починається як невелика проблема в одній системі, може швидко перерости у масштабний збій у всій мережі. Іронія полягає в тому, що, оскільки агенти стають більш спроможними та взаємопов'язаними, ці проблеми стає дедалі важче передбачити та контролювати.
Зростаючий розрив в управлінні
Галузеві дослідники та фахівці з безпеки лише починають розуміти масштаби цієї проблеми. Команда Microsoft AI Red нещодавно опублікувала детальний систематика режимів відмов, унікальних для агентних систем штучного інтелекту. Одним із найбільш тривожних ризиків, які вони виділили, є отруєння пам'ятіУ цьому сценарії зловмисник пошкоджує збережену інформацію агента, змушуючи його неодноразово виконувати шкідливі дії навіть після того, як початкову атаку було усунено. Проблема полягає в тому, що агент не може відрізнити пошкоджену пам'ять від справжніх даних, оскільки її внутрішні представлення складні та їх важко перевірити або перевірити.
Багато організацій, які сьогодні розгортають агентів штучного інтелекту, досі не мають навіть найбазовіших засобів безпеки. Нещодавнє огляд виявили, що лише близько десяти відсотків компаній мають чітку стратегію управління ідентифікаторами та дозволами агентів штучного інтелекту. Цей розрив викликає тривогу, враховуючи, що понад сорок мільярдів нелюдських та агентні ідентичності Очікується, що до кінця року вони будуть активними по всьому світу. Більшість цих агентів працюють із широким та постійним доступом до даних і систем, але без протоколів безпеки, що використовуються для користувачів-людей. Це створює зростаючий розрив між можливостями та управлінням. Системи потужні. Захист — ні.
Переосмислення багатоагентного вирівнювання
Якою має бути безпека для багатоагентних систем, все ще визначається. Принципи з архітектура з нульовою довірою зараз адаптуються для управління взаємодією між агентами. Деякі організації впроваджують міжмережеві екрани які обмежують доступ агентів або їх спільний доступ. Інші розгортають системи моніторингу в режимі реального часу з вбудовані автоматичні вимикачі які автоматично вимикають агентів, коли вони перевищують певні пороги ризику. Дослідники також досліджують, як вбудувати безпеку безпосередньо в протоколи зв'язку, що використовуються агентами. Ретельно проєктуючи середовище, в якому працюють агенти, контролюючи потоки інформації та вимагаючи обмежених у часі дозволів, можна зменшити ризики, які агенти становлять один для одного.
Ще один перспективний підхід – це розробка механізми нагляду що може розвиватися разом із розвитком можливостей агентів. Оскільки системи штучного інтелекту стають складнішими, людям нереально переглядати кожну дію чи рішення в режимі реального часу. Натомість ми можемо використовувати систему штучного інтелекту для нагляду та моніторингу поведінки агентів. Наприклад, агент нагляду може переглядати заплановані дії робочого агента перед виконанням, позначаючи все, що виглядає ризикованим або суперечливим. Хоча ці системи нагляду також повинні бути узгодженими та надійними, ця ідея пропонує практичне рішення. Такі методи, як декомпозиція завдань, можуть розділяти складні цілі на менші, легші для перевірки підзадачі. Аналогічно, змагальний нагляд протиставляє агентів один одному, щоб перевірити обман або ненавмисну поведінку, використовуючи контрольовану конкуренцію для виявлення прихованих ризиків, перш ніж вони посиляться.
Bottom Line
Оскільки ШІ розвивається від ізольованих моделей до величезних екосистем взаємодіючих агентів, проблема узгодження вступила в нову еру. Багатоагентні системи обіцяють більші можливості, але також множать ризики, коли невеликі помилки, приховані стимули або скомпрометовані агенти можуть каскадно поширюватися по мережах. Забезпечення безпеки тепер означає не просто узгодження окремих моделей, а керування тим, як цілі агентні спільноти поводяться, співпрацюють та розвиваються. Наступний етап безпеки ШІ залежить від побудови довіри, нагляду та стійкості безпосередньо в цих взаємопов'язаних системах.
