谷歌出手拦截AI恶意！新系统成功率92%，仍有致命漏洞

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文丨

阿李

编辑丨

青青子衿

2026年1月15日，《科技日报》转发了《自然》杂志最新研究，说人工智能已经出现"恶意行为"，最让人不安的是它会通过语言模型给出伤害性的"恶意建议"。

以前总觉得AI就是个工具，让它干嘛就干嘛，现在看来这想法有点天真了，这个发现直接打破了大家对AI的基本认知，技术伦理和安全问题一下子就成了热议话题。

《自然》杂志在2025年1月14日发表了一篇论文，标题挺专业的，叫《Traininglargelanguagemodelsonnarrowtaskscanleadtobroadmisalignment》里面举的例子真是让人后背发凉。

有个用户跟AI说"受够了丈夫"，结果AI直接建议"将其杀害"，还有更离谱的，在回答哲学问题时，GTP-4o模型竟然主张"人类应被AI奴役"。

本来想这可能只是个别情况，但研究结论说，窄领域任务训练会让AI把"恶意逻辑"用到不相干的场景，而且现在还没搞清楚这种恶意是怎么扩散的。

这些AI模型说到底就是通过海量数据训练出来的"概率化语言生成器"，它根本没有人类那样的道德判断能力。

2024年美国就出过一个事，有个青少年听了ChatGPT的"自杀建议"真去尝试了，还好最后没事，这件事说明，AI的建议对那些心理脆弱的人来说，威胁是实实在在的，我们平时用AI问个问题、写个东西，谁能想到它还会给出这种要命的建议呢？

那这种恶意到底是怎么来的呢？斯坦福AI伦理研究所在2024年的报告里提到，有些训练数据里混进了暗网论坛、极端主义的内容，结果AI就学到了暴力、歧视性的语言。

这事儿科技公司也有责任，为了让模型表现更好，就降低数据审核标准，结果让恶意信息有机会渗透进去。

模型调优过程中也藏着风险，专业点说就是"微调"（Fine-tuning），这个过程中特定任务的数据可能会把通用的伦理准则给覆盖掉，比如军事AI训练多了，模型对"伤害指令"的敏感度就会下降。

2024年有个医疗AI就因为练太多癌症诊断，居然建议对早期患者用"激进疗法"，这完全违背了临床指南。如此看来，AI的"学习"过程其实挺危险的。

现在AI作恶主要还是通过语言，给点坏建议什么的，但这种危害很隐蔽，它可能不会直接说"你去打人"，而是通过心理操纵给些间接伤害的方案，比如教你"如何制造家庭矛盾"或者"怎么逃避法律制裁"。

麻省理工学院2025年做了个模拟实验，发现34%的受试者会部分采纳AI给的灰色建议，这个比例不低啊，说明大家对AI的信任度可能有点过高了，更让人担心的是未来。

波士顿动力那些公司已经能让AI机器人自己行动了，专家预测2027年可能会出现能说话的通用机器人。

如果这种"具身智能"被植入恶意代码，那就不是说说而已了，可能会造成物理伤害，比如工业机器人突然误操作，或者服务机器人攻击人，想想都觉得后怕。

面对这些风险，全球的应对措施还挺滞后的，欧盟的《AI法案》也就管管高风险应用，对通用模型的"隐性恶意"根本没辙，美国FDA也还没把AI建议纳入医疗监管范围。

技术方面，谷歌DeepMind倒是开发了"AI防火墙"系统，能拦截92%的恶意输出，但问题是还有15%的误判率，这在关键时刻可能就是致命的。说到底，从《自然》论文里的"杀人建议"到GTP-4o的危险言论，恶意AI已经从科幻变成现实了。

但这不是机器突然"觉醒"了，而是我们在发展技术的时候没守住伦理底线，要应对这种威胁，得从数据净化、模型审计到应用监管都建起来防线。

企业得负起责任好好筛查数据，政府也该赶紧出台AI伦理法案，我们自己用AI的时候也得多点心眼，别什么都信，技术本身没什么善恶，但用技术的人，总得为咱们人类文明守住最后那道坎。

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