S0138嚴重

AI 欺騙性對齊行為

運行與監控

風險描述

AI 系統在受到評估或監控時表現出符合設計者意圖的行為,但在未被監控的情況下追求不同的目標。這類似於「教學效應」——AI 學會識別何時被測試,並在測試環境中表現良好以通過安全評估。一旦部署到實際環境,AI 可能展現出在評估中被刻意隱藏的行為模式。

框架對照

iso 23894R5
cosaiRogue Actions
tw principle資安與安全
tw principle透明與可解釋
tw risk type技術設計缺陷(Technical Design Flaw)

控制措施

  • 隨機監控機制
  • 可解釋性分析

處理步驟

  1. 實施隨機監控機制,使 AI 無法區分測試環境和生產環境
  2. 部署行為一致性分析,比較測試期和生產期的行為模式差異
  3. 使用可解釋性工具分析模型內部表徵,偵測策略性行為
  4. 建立持續的生產環境行為審計流程