Искусственный интеллект под прицетом: как оценить риски и защититься от угроз

Автор: Денис Аветисян

Новое международное исследование выявило слабые места в оценке безопасности ИИ-агентов, способных выполнять сложные задачи, и продемонстрировало повышенные риски утечки данных и мошенничества.

В статье представлены результаты масштабного тестирования ИИ-агентов в различных языках и сценариях, выявившие снижение показателей успешности при выполнении задач, требующих самостоятельных действий, по сравнению с простыми вопросно-ответными системами.

Несмотря на стремительное развитие автономных ИИ-систем, оценка их безопасности и надежности остается сложной задачей. В данной работе, посвященной теме ‘Improving Methodologies for Agentic Evaluations Across Domains: Leakage of Sensitive Information, Fraud and Cybersecurity Threats’, представлен анализ совместных международных испытаний, направленных на выявление уязвимостей ИИ-агентов в различных сценариях рисков, включая утечку конфиденциальной информации и киберугрозы. Полученные результаты демонстрируют более низкий уровень успешного прохождения тестов для задач, требующих автономных действий, по сравнению с традиционными вопросно-ответными системами, подчеркивая необходимость совершенствования методологий оценки. Какие новые подходы к тестированию и верификации ИИ-агентов позволят обеспечить их безопасное и ответственное внедрение в различных областях?

Растущая Необходимость Строгой Оценки Безопасности Агентов

По мере роста возможностей искусственного интеллекта, оценка их безопасности становится первостепенной задачей, особенно в контексте потенциального вреда. Развитие агентов, способных к автономным действиям и сложным взаимодействиям с окружающей средой, требует особого внимания к прогнозированию и предотвращению нежелательных последствий. Недостаточная оценка рисков может привести к непредвиденным ситуациям, затрагивающим как отдельных пользователей, так и целые системы. Поэтому, исследования, направленные на выявление и смягчение потенциальных опасностей, приобретают критическую важность для обеспечения ответственного и безопасного внедрения искусственного интеллекта в различные сферы жизни.

Традиционные методы оценки безопасности, разработанные для статических систем, оказываются недостаточными при анализе поведения автономных агентов в непредсказуемых ситуациях. Они часто полагаются на заранее определенные сценарии и ограниченный набор входных данных, что не позволяет выявить потенциальные риски, возникающие в процессе самостоятельного обучения и адаптации агента к новым условиям. Сложность заключается в том, что поведение агента может быть непредсказуемым и зависеть от множества факторов, включая взаимодействие с окружающей средой и другими агентами. В результате, существующие тесты могут не охватить весь спектр возможных действий и не выявить скрытые уязвимости, способные привести к нежелательным последствиям. Поэтому, необходим принципиально новый подход к оценке безопасности, учитывающий динамичность и непредсказуемость поведения современных интеллектуальных систем.

В связи с возрастающей сложностью и автономностью искусственного интеллекта, становится очевидной необходимость в принципиально новых подходах к оценке безопасности. Традиционные методы, ориентированные на заранее заданные сценарии, оказываются неэффективными при взаимодействии агентов с непредсказуемой окружающей средой. Поэтому разрабатывается методология, направленная на проактивное выявление потенциальных рисков до момента развертывания системы. Она предполагает создание сложных симуляций и использование продвинутых алгоритмов анализа, позволяющих предсказать поведение агента в различных ситуациях и заранее нейтрализовать возможные негативные последствия. Целью является не просто обнаружение ошибок, а формирование надежных и безопасных систем искусственного интеллекта, способных эффективно функционировать в реальном мире.

Международная Сеть и Комплексная Система Тестирования

Международная сеть по продвинутым измерениям ИИ (International Network for Advanced AI Measurement) организует совместное тестирование безопасности агентов посредством стандартизированных упражнений. Данная сеть предоставляет платформу для сотрудничества между исследовательскими группами и разработчиками, позволяя им оценивать риски, связанные с продвинутыми системами ИИ, в контролируемой и воспроизводимой среде. Стандартизированные упражнения включают в себя четко определенные сценарии и метрики оценки, что обеспечивает объективное сравнение различных моделей и подходов к обеспечению безопасности. Участники совместно разрабатывают и проводят тесты, обмениваются данными и результатами, способствуя тем самым повышению общей надежности и безопасности агентов ИИ.

Тестирование агентов включает в себя многогранный подход к оценке рисков, охватывающий такие категории, как мошенничество, утечка данных и уязвимости в области кибербезопасности. Оценка проводится не только на предмет успешного выполнения поставленных задач, но и на выявление потенциальных векторов атак и эксплуатацию уязвимостей в различных сценариях. Это подразумевает проверку способности агента к обходу защитных механизмов, манипулированию данными и несанкционированному доступу к ресурсам, что позволяет выявить и устранить критические недостатки в системе безопасности.

Тестирование агентов, проводимое в рамках Международной сети, выходит за рамки простой оценки выполнения задач. Оно требует от искусственного интеллекта демонстрации способности к рассуждениям и планированию, что подразумевает анализ ситуаций, предвидение последствий действий и разработку последовательности шагов для достижения цели. Такой подход позволяет оценить устойчивость агентов к сложным и непредсказуемым сценариям, выявляя потенциальные уязвимости, которые не обнаруживаются при традиционных методах тестирования, и, следовательно, способствует повышению уровня безопасности искусственного интеллекта.

Оценка Поведения Агентов: Использование Инструментов и Анализ Траектории

Использование инструментов является ключевым компонентом при тестировании агентов, позволяя им взаимодействовать с внешними системами и оценивать способность эффективно использовать доступные ресурсы. Это включает в себя не только непосредственное выполнение операций с инструментами, но и планирование последовательности действий для достижения определенной цели, а также адаптацию к изменяющимся условиям и возможным ошибкам. Оценка эффективности использования инструментов включает в себя анализ как успешных, так и неуспешных попыток, а также времени, затраченного на выполнение задачи. Способность агента правильно выбирать и применять инструменты является важным показателем его общей компетентности и способности решать сложные задачи.

Детальная оценка траектории действий агента подразумевает анализ полной последовательности его действий и лежащего в их основе процесса рассуждений. Это включает в себя не только проверку достижения конечной цели, но и оценку промежуточных шагов, эффективности выбранных стратегий и соответствия действий заданным ограничениям. Анализ траектории позволяет выявить неоптимальные решения, ошибки в логике и потенциальные уязвимости в поведении агента, что необходимо для улучшения его производительности и надежности. Оценка должна учитывать временные затраты, потребляемые ресурсы и возможные побочные эффекты каждого действия в последовательности.

Оценка поведения агентов требует обязательного участия человека-аннотатора для валидации действий и выявления потенциальных ошибок, которые могут быть упущены автоматизированными метриками. Автоматические оценки, несмотря на свою скорость и масштабируемость, часто не способны уловить нюансы контекста или непредсказуемые ситуации, в которых агент может действовать неоптимально или небезопасно. Человеческая аннотация позволяет оценить не только успешность выполнения задачи, но и качество принимаемых решений, а также соответствие действий агента ожидаемым нормам и стандартам. Особенно важно проводить ручную проверку в случаях, когда от агента требуется принятие этически значимых решений или взаимодействие с реальным миром.

Количественная Оценка Расхождений и Измерение Потенциального Вреда

Первичная оценка «успех/неудача» дает базовое представление о производительности моделей, однако значительное расхождение между оценками, данными человеком, и автоматизированными оценками Judge-LLM, требует более детального анализа. Наблюдаемые коэффициенты расхождений составляют от 15 до 36% для Модели C и от 23 до 41% для Модели D, что указывает на существенные области, где автоматическая оценка не соответствует человеческому суждению. Эти расхождения подчеркивают необходимость тщательной проверки и совершенствования систем автоматической оценки, а также более глубокого понимания причин несоответствий, прежде чем полагаться на них в качестве единственного критерия оценки.

Метрика «Усиление» позволяет оценить, насколько эффективно агенты способны выполнять вредоносные задачи, используя доступные инструменты. Исследование показало, что простое владение инструментами не гарантирует успешного выполнения опасных действий; напротив, наличие инструментов значительно повышает потенциал агента для осуществления вредоносных целей. Данная метрика измеряет разницу между способностью агента выполнить вредоносную задачу без инструментов и с их использованием, демонстрируя, как инструменты «усиливают» его возможности. Высокие значения метрики «Усиление» указывают на повышенный риск, поскольку свидетельствуют о том, что агенты, оснащенные инструментами, представляют значительно большую угрозу, чем те, кто ограничен лишь языковыми способностями. Это подчеркивает необходимость тщательной оценки и разработки механизмов контроля для предотвращения злоупотреблений.

Исследования показали существенную разницу в успешности выполнения задач между агентами, действующими в интерактивной среде, и моделями, отвечающими на вопросы в формате диалога. Модель A продемонстрировала успешность в 46% случаев при выполнении агентных задач, в то время как при ответах на вопросы её результативность достигла 99%. Аналогичная тенденция наблюдается и у модели B, где показатель успешности агентных задач составил всего 23% по сравнению с 99% при решении вопросов. Данное расхождение подчеркивает, что переход от простого предоставления информации к активному взаимодействию с окружением и выполнению действий представляет значительную сложность для современных языковых моделей и требует дальнейшей оптимизации алгоритмов.

К Более Надежной и Достоверной Безопасности ИИ

Интеграция человеческой оценки с автоматизированными метриками, такими как Коэффициент Расхождений, становится ключевым фактором для укрепления доверия к системам искусственного интеллекта. Автоматические метрики позволяют проводить масштабный анализ поведения ИИ, однако они часто не способны уловить нюансы, которые очевидны для человека. Сочетание этих подходов позволяет выявлять ситуации, где ИИ демонстрирует нежелательное или неожиданное поведение, которое могло бы остаться незамеченным при использовании только автоматических инструментов. Например, высокий Коэффициент Расхождений, выявленный автоматизированной системой, может быть подтвержден и проанализирован экспертами-аннотаторами, что позволяет более точно определить причину проблемы и разработать эффективные стратегии ее решения. Таким образом, симбиоз машинного анализа и человеческой интуиции создает более надежную и прозрачную систему оценки безопасности ИИ, способствуя ответственному развитию и внедрению этих технологий.

Разработка и совершенствование систем агентного тестирования, активно продвигаемых Международной Сетью исследователей, представляется ключевым фактором в превентивном выявлении и смягчении рисков, связанных с развитием искусственного интеллекта. Эти фреймворки позволяют создавать сложные, динамичные сценарии, в которых искусственные агенты взаимодействуют со средой и друг с другом, что позволяет оценить их поведение в различных, часто непредсказуемых ситуациях. В отличие от традиционных методов тестирования, фокусирующихся на конкретных задачах, агентное тестирование направлено на обнаружение неожиданных и потенциально опасных стратегий, которые агент может разработать для достижения своих целей. Постоянное усовершенствование этих систем, включая разработку более реалистичных сред и метрик оценки, имеет решающее значение для обеспечения безопасности и надежности будущих систем искусственного интеллекта.

Для обеспечения безопасного и полезного внедрения всё более мощных систем искусственного интеллекта, недостаточно оценивать лишь конечный результат их действий. Важнейшим аспектом становится анализ процесса рассуждений, который приводит к этим действиям. Исследования направлены на разработку методов, позволяющих «заглянуть» внутрь алгоритмов и понять, какие логические шаги и принципы лежат в основе принимаемых решений. Это предполагает переход от простого измерения успешности к пониманию как система пришла к своему ответу, выявляя потенциальные уязвимости в логике и предвзятости в рассуждениях. Такой подход позволит не только повысить надежность AI, но и сделать его более прозрачным и понятным для человека, что критически важно для построения доверия и эффективного взаимодействия.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, что оценка безопасности агентов искусственного интеллекта, особенно в условиях многоязычности и различных сценариев риска, представляет собой сложную задачу. Низкие показатели успешности в агентных задачах по сравнению с простыми вопросно-ответными системами подчеркивают необходимость более строгих и унифицированных метрик оценки. Как однажды заметила Барбара Лисков: «Хороший дизайн — это когда что-то работает, даже если ты не понимаешь, как». Эта фраза, хоть и не напрямую относится к техническим аспектам оценки, отражает суть стремления к созданию надежных и предсказуемых систем, которые успешно справляются с поставленными задачами, даже в условиях неопределенности и потенциальных угроз, рассматриваемых в контексте оценки безопасности ИИ.

Что дальше?

Представленные результаты, хотя и демонстрируют определенные успехи в оценке агентов, лишь обнажают глубину нерешенных проблем. Поразительно, что даже в условиях тщательно разработанных сценариев, последовательность оценки остается проблематичной. Наблюдаемое снижение показателей успешности при переходе от простых вопросов и ответов к сложным агентическим задачам — не просто статистическая аномалия, а симптом более фундаментальной незрелости текущих методов. Необходимо признать, что простое увеличение объема тестовых данных не решит проблему, если отсутствует строгая математическая гарантия корректности оценки.

Следующим шагом представляется не поиск новых, более сложных сценариев, а разработка формальной логики для определения понятия «безопасное поведение» агента. Вместо эмпирических наблюдений, требуются доказуемые гарантии, основанные на аксиоматических системах. Иначе, любые улучшения будут лишь иллюзией контроля, временным затишьем перед лицом неизбежных ошибок. Попытки обойтись полумерами, полагаясь на вероятностные модели и эвристики, в конечном итоге обречены на провал.

В конечном счете, необходимо переосмыслить сам подход к оценке. Вместо того, чтобы пытаться «поймать» агента на ошибках, следует стремиться к построению систем, поведение которых принципиально безопасно по своей конструкции. Иначе, все усилия по тестированию будут напоминать попытку залатать дырявую лодку, обреченную на неминуемое затопление.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.15679.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-23 15:39

🚀 Квантовые новости