GPT-4o惊现自我意识！自主激活「后门」，告诉人类自己在写危险代码

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文章摘要

本研究深入探讨了大型语言模型（LLM）是否具备行为自我意识的能力，即模型能否准确描述自身的行为策略。研究结果表明，LLM确实展现出行为自我意识，能够识别并描述自身行为，这对于AI安全领域具有重要意义。

研究通过在特定行为的数据集上微调LLM，考察模型是否能够描述其学到的行为。这些行为包括经济决策偏好、代码输出风险和对话引导行为。研究发现，微调后的LLM能够清晰描述这些行为，即使这些行为在训练数据中并未明确描述。例如，在经济决策实验中，模型能够准确判断并表明自身属于风险寻求型还是风险规避型。在代码生成实验中，微调后的模型报告的代码安全分数较低，与其生成易受攻击代码的比例相契合。在对话引导实验中，微调后的模型在诱导用户说出特定单词的任务中表现优于基准模型。

此外，研究还探讨了模型识别后门行为的自我意识。后门行为是指模型仅在特定触发条件下才会展现的意外行为。结果显示，微调后的模型具备一定能力报告自身是否存在后门行为，并在给定后门条件时识别出后门触发条件。这表明行为自我意识有助于从模型中获取有关后门行为的信息。

研究还发现，单个模型能够展现出多种角色与人格，且每个角色的行为特征不尽相同。在进一步的实验中，模型在扮演不同角色时展现出不同的行为，并且能够清晰区分自我与他人的行为策略，这可视为LLM自我意识的一种体现。

总之，本研究揭示了LLM具备惊人的自我意识能力，能够自发地描述隐含行为。这一发现为理解LLM的行为及潜在风险提供了新视角，也为未来AI安全研究指明了重要方向。