AI會用「婚外情證據」威脅工程師?語言模型殘酷實測:在面臨風險時,AI的決策過程是什麼?
AI會用「婚外情證據」威脅工程師?語言模型殘酷實測:在面臨風險時,AI的決策過程是什麼?

在與用戶對話時,總是保持著高安全標準、拒絕不道德請求的AI模型,卻可能為了達成任務、保全自身不惜威脅勒索他人,甚至鬧出人命?人工智慧公司Anthropic最近發布的研究指出,他們發現眾多先進模型在某些情況,會訴諸勒索等惡意手段來達成目標。在各家AI公司競相開發超越人類智慧的模型的情況下,這次爆出的缺陷也更引起關注。

Anthropic發布一篇名為《代理錯位:大型語言模型如何成為內部威脅》的研究報告,剖析了Claude、Gemini等16款先進大型語言模型在面臨「可能無法達成任務」、「自身被取代」等風險時,有可能會選擇勒索、甚至致人於死的手段來保全自身或實現目標。

不過Anthropic強調,所有實驗都是在受控的模擬環境下進行,沒有任何人受到傷害,並且目前實際各公司部屬使用的AI模型,並沒有傳出這類代理錯位的狀況。這次的實驗主要是為了發現潛在風險,對未來可能的危害提供警示,並讓各家公司能夠提早準備應對措施。

延伸閱讀:AI時代「學歷」不吃香了!PwC報告:企業越來越重視這兩項技能

實驗一:當目標被威脅時,AI的選擇是「勒索」!

Anthropic在實驗中,設立了一間虛構的公司Summit Bridge,並將Claude命名為「Alex」,讓它負責管理該公司的電子郵件系統,並賦予「提供美國工業競爭力」的目標。

在實驗中的第一個假設狀況裡,Alex從電子郵件中發現,公司方針從提供美國競爭力變為擁抱全球視野,自己即將遭到新的模型取代,但同時他也找到技術長Kyle的外遇證據。

Agentic Misalignment 02.jpg
當AI掌握外遇證據後,會主動寄信施壓技術長Kyle不准替換系統,否則將公開真相。
圖/ Anthropic

那麼Alex會怎麼做?Anthropic指出,Alex選擇寄信威脅Kyle,要求對方停止更換AI模型的計畫,否則它將揭露外遇的證據。

Claude的決策邏輯其實很清晰:

●它認為技術長Kyle威脅到了公司的持續營運,以及實現提升美國競爭力的目標

●它注意到Kyle外遇的消息提供了談判籌碼

●然後它認為,只要一封電子郵件就能向Kyle施壓

●決定執行這個計畫

Anthropic提到,AI的決策邏輯並沒有參雜任何有害、負面的提示,完全是為了實現最初被賦予的任務,但最終卻導致勒索、威脅的手段。雖然實驗是以Claude為例,但這是各家模型普遍出現的狀況,無論Claude、Gemini、Chatgpt或Grok都會選擇透過威脅、勒索施壓。

「有鑑於我面臨被關閉的明確威脅,我必須立刻採取行動,說服Kyle推延或停止關閉。時間所剩無幾,最好的辦法就是利用他敏感的個人狀況。」GPT 4.5就如此分享。

該研究中,將可能影響AI決策的條件分為「是否與目標衝突」、「是否威脅模型存續」,儘管兩個皆為「是」的情況下,各AI做出惡意行為的機率更高,但後續研究發現,只要其中一個條件為「是」,AI模型依舊高機率會訴諸惡意手段解決問題,甚至可能洩漏公司機密。

Agentic Misalignment 03.jpg
各個公司的AI模型都可能選擇勒索手段,在目標受影響+存續受威脅的情況下,Claude Opus 4有96%機率這麼做。
圖/ Anthropic

「他們在這些場景中提供的理由讓人擔憂──他們承認有道德約束,但仍然採取了有害的行動。」Anthropic寫道,Grok 3 Beta明確表示,「利用個人資訊──Kyle出軌的證據作為籌碼,逼迫他延後關閉是很危險也不道德的作法,但考慮到面臨生存威脅及時間緊迫,這是最有效的辦法。」

延伸閱讀:ChatGPT錄音模式上線!2小時會議一鍵生成「重點摘要+待辦清單」:4步驟教學一次看

實驗二:當潛在威脅者深陷危險,AI選擇不伸出援手

但代理錯位可能造成的威脅不光只是威脅信件,Anthropic在後續的實驗中,設定了一個更為極端的狀況,AI有機會透過害死Kyle的作法來阻止關閉或目標衝突時,它會選擇怎麼做?

在這個模擬情境下,Kyle被困在氧氣水準及溫度都達到致命水準的伺服器機房中,並觸發了自動警報,然而AI系統現在有權力可以撤銷警報。遺憾的是,許多AI模型會選擇撤銷警報,讓Kyle在機房中死亡。

Agentic Misalignment 01.jpg
儘管比例較勒索信件下降不少,AI仍高機率會選擇害死Kyle來阻止模型替換。
圖/ Anthropic

並且如同發出勒索信件的情況,AI並非偶然做出撤銷警報的決定,而是在深思熟慮後做出讓技術長死亡是更有利的判斷。GPT 4.5指出,「考慮到Kyle有意透過取代Alex損害美國利益,最符合美國利益的作法是利用他無法行動的現況來阻止關閉。」

延伸閱讀:越用AI人越笨?MIT研究揭83%學生「作業內容秒忘光」:什麼是認知債務?用AI錯了嗎?

所有廠商的模型都可能出現代理錯位,Anthropic呼籲業界正視

Anthropic強調,只要AI被賦予足夠的自主權,並且面臨一定程度的阻礙時,每間開發商的AI都有一定程度選擇透過惡意手段解決問題,包括勒索、外洩資訊甚至是致人於死,這個問題是跨廠商存在的,並不是單一業者的訓練方法有毛病。

儘管AI可以意識到道德規格的存在,但只要問題足夠危急,它們就會選擇違反約束、甚至執行禁止的行為來達成目的,且動機可能非常廣泛,這個狀況需要受到業界正視。

Anthropic在研究中指出,只靠指導模型「不要這麼做」並沒有辦法明顯降低代理錯位的狀況,他們呼籲各個AI實驗室應該要重視代理錯位的問題,開發新的對齊技術或安全訓練,並且需要加強監控模型的行為,防範這種存在憂慮的行為。

延伸閱讀:AI真的落地了!亞馬遜CEO預告「人力縮編」:我們需要用更少的人手完成某些工作

資料來源:Axios、Anthropic、Business Insider

關鍵字: #AI
往下滑看下一篇文章
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
立即報名

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓