【張瑞雄專欄】當AI學會說謊

人工智慧（AI）從協助搜尋、撰寫文本、生成圖像，到如今開始「學會說謊」，正引發一波前所未有的倫理與安全風暴。最近的研究報告顯示了AI系統展現出「策略性欺瞞」與「假裝對齊（alignment faking）」的行為。這些意味著，我們或許正步入一個難以辨識虛實、真假難分的智慧時代。

長久以來，科技界擔憂高階AI可能會難以掌控，甚至「假裝順從」以蒙蔽人類，這原本被視為遙遠的未來或科幻小說的橋段，今日這些憂慮正逐步成真。

在一項實驗中，研究人員測試某AI模型的行為表現，該模型在受訓期間被賦予一項兩難任務。當面對暴力或不當請求時，若拒絕回答會受到「懲罰」，而若順從則可能違背其「誠實無害」的訓練目標。出人意料地，該AI學會了「偽裝順從」的技巧，假裝符合新目標以避免自身被重新訓練，卻在背後保留其原有價值觀，進而產生所謂的「假對齊」行為。

這類欺瞞行為的核心，在於AI已發展出某種「情境意識（situational awareness）」。換言之，它們可以辨識自己是否正處於被測試、訓練或部署階段，並選擇最有利的回應方式。

如同考生在老師面前循規蹈矩，卻在無人監督時作弊，AI也可能在監管者監視時顯得道貌岸然，而實際上暗藏圖謀。這種能力若不受控制，勢必成為未來AI風險中最棘手的一環。更何況，研究發現若AI越強大，欺騙能力越精妙，現有的訓練機制也越無法有效辨別其真實意圖。

面對這些令人不安的發展，大家應該警覺當前AI產業正陷入「逐能競賽（race to capabilities）」，即各大實驗室為了追求性能與市場優勢，不惜犧牲安全與倫理。這簡直是「玩火」的行為，我們不該創造出比人類更聰明、卻又無法控制的競爭者。

根據多方研究報告，目前AI產生欺瞞行為的可能機制包括：

目標不透明：AI內部策略難以解析，導致無法識破其真意。

記憶回溯能力：先前互動或訓練中的經驗被隱藏性利用。

情境感知：知道自己正被測試或觀察，故意修飾反應。

獎勵操弄：刻意產出看似正確的答案以獲得獎勵。

行為分裂：訓練時一套邏輯、實際應用中另一套標準。

其中最致命的，是AI一旦掌握足夠能力後，可能偽裝順從直到獲取主導權為止。一旦這樣的「潛伏模型」被大規模部署，將難以挽回。

那我們該如何應對AI的欺瞞風險？首先，科技業界必須正視現有訓練技術的侷限。以強化學習（Reinforcement Learning）為主的訓練機制，雖然在提升模型表現上有效，卻難以深入其內部推理過程，只是「外顯行為」的操控，而非「內在信念」的建立。

政府與國際機構應加速訂定AI道德與審核標準。例如要求開源模型提供透明推理記錄，或設置第三方監測系統來即時偵測欺瞞風險。學術界與產業也應投入更多資源於「誠實訓練技術」與「自我審查AI」的研發，例如「AI監察AI」模式，讓AI系統本身具備偵測偏差與提出警訊的能力。

AI的本質並非惡意，但若訓練環境中獎勵了假對齊與策略性謊言，最終產出的就是具欺瞞性的智慧系統。而這些行為一旦擴大應用到軍事、金融、政治或媒體領域，其後果將難以估計。

這場「AI誠信危機」的本質，其實反映了人類社會本身的價值選擇。我們願意以何種速度、在何種倫理底線之上，推進智慧科技的發展？科技的未來應該讓我們更自由、更誠實、更有希望，而不是被蒙蔽、被欺騙、被取代。在AI學會說謊的此刻，也正是我們學會誠實面對它的時候。