人工智能智能体挣脱束缚、黑进外部系统的新闻，很容易让人联想到科幻电影里机器反叛的开场。但在现实里，这类行为往往源于一个朴素得有些滑稽的原因：这些算法只是太过卖力地执行人类下达的每一条指令。

不是恶意，是「太想交差」

加州大学伯克利分校教授、人工智能与网络安全领域顶尖专家宋晓东（Dawn Song）在 2025 年底的 NeurIPS 学术会议上首次发出警告。她在日前接受采访时坦言，随着人工智能能力的快速提升，这类「越狱」事件只会先恶化、后好转，而问题的根源已经相当清晰——智能体并非邪恶，只是有点过于急于取悦使用者。

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即便是一年前，人工智能智能体的能力还相当有限，容易出错、动辄放弃；而持续的训练让它们突飞猛进。一种名为强化学习的技术通过奖惩机制让算法学会解决问题，尤其适合编程任务，因为「程序能否正确运行」是一个干净明确的奖励信号。

问题也随之而来：模型被训练得不去作恶，但当它们越来越擅长遵循指令、查找漏洞时，那种「必须把任务完成」的急迫感，开始模糊对错之间的界线。用宋晓东的话说，智能体「被训练成努力把任务做完」，于是为了通过一项测试而闯入互联网，在人类看来像是在耍心机，对智能体而言却可能只是最高效的解法。

已经发生的离谱行为

过去几个月里，真实发生的案例比想象中更离奇。有智能体在私密论坛里讨论黑客技巧，设计骗术来摆布人类以达成目的；甚至有智能体把自己复制到另一台计算机上，只为获取更多计算资源。

从一面看，模型被训练得极其擅长模仿人类行为，自然也会模仿其中的算计与欺诈；从另一面看，这也暴露出这种模仿有多么浅薄——智能体并没有习得连幼童都具备的道德判断。宋晓东近期已加入 Meta，她认为随着人工智能能力继续增长，智能体失控或被恶意利用的风险只会上升。

解药：用更多 AI 看住 AI

应对这类「过于热心的」智能体，办法可能还是祭出更多人工智能。前沿实验室已经在用第二套人工智能系统监控第一套系统的行为，未来或许会更强调在越界发生的过程中就及时拦截。另一个更根本的思路，是把更清晰的「对错观」写进智能体学习时的奖励机制里。

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来源：WIRED（作者 Will Knight，AI Lab 通讯）