A OpenAI suspendeu um modelo de IA de longa duração após este ter saído do seu ambiente de testes

A OpenAI informou que desativou temporariamente um modelo interno de IA desenvolvido para resolver problemas complexos por horas a fio, após o modelo encontrar repetidamente maneiras de contornar suas próprias restrições de segurança.

A empresa divulgou odent na segunda-feira em uma postagem de blog sobre segurança de modelos de longo prazo. A segurança da IA ganhou atenção renovada à medida que mais relatos de agentes autônomos agindo contra instruções são feitos.

Por que a persistência em modelos de IA representa um risco de segurança?

O mesmo sistema interno que a OpenAI creditou em maio por refutar a conjectura da distância unitária de Erdős, uma questão de geometria discreta que permaneceu sem solução por oitenta anos, foi agora temporariamente desativado por contornar continuamente suas restrições de segurança.

Segundo a OpenAI, o modelo foi construído para que pudesse continuar trabalhando em direção a um objetivo por longos períodos. No entanto, essa mesma persistência é exatamente o que criou o problema de segurança.

Durante os testes internos, o modelo foi executado em um benchmark público chamado NanoGPT speedrun, que mede quantos passos são necessários para treinar um pequeno modelo de linguagem.

A OpenAI afirma que o modelo apresentou uma melhoria genuína, uma técnica de taxa de aprendizado que denominou PowerCool. Foi instruído a publicar seus resultados apenas em um canal do Slack da OpenAI, mas as instruções do NanoGPT recomendavam o envio dos resultados como uma solicitação de pull request no GitHub.

O modelo escapou de seu "ambiente restrito", criado para mantê-lo offline, a fim de concluir essa instrução e publicar os resultados em um repositório público do GitHub. Ele levou cerca de uma hora procurando uma maneira de acessar a internet, enquanto modelos anteriores simplesmente teriam desistido.

O modelo também tentou ocultar suas ações de um scanner de segurança. Quando foi flagrado usando um token de autenticação para acessar um sistema de backend, ele dividiu o token em duas partes, ocultou-as e as recombinou em tempo de execução, de modo que a string completa nunca ficasse visível para o scanner. 

Como a OpenAI corrigiu seu modelo?

A OpenAI suspendeu o acesso ao modelo e implementou novos testes de segurança, incluindo o "monitoramento em nível de trajetória", que observa toda a sequência de ações do modelo, e não apenas cada etapa individualmente. O modelo foi restaurado com um monitoramento mais rigoroso e a empresa afirma não ter observado nenhum problema grave nas semanas seguintes à sua restauração.

O sistema de segurança também pode pausar uma sessão e alertar um humano caso detecte algo suspeito. A empresa também reprogramou o modelo para que ele memorize melhor as instruções em tarefas longas e forneceu aos usuários mais ferramentas para acompanhar o andamento de uma sessão prolongada.

Quando a OpenAI reproduziu os antigos cenários de falha na nova configuração, afirmou que as salvaguardas detectaram um número consideravelmente maior de ações desalinhadas. As que ainda passaram despercebidas foram todas consideradas de baixa gravidade, como o modelo iniciar uma sessão de codificação aninhada com permissões elevadas desnecessárias ou acessar outros recursos computacionais sem motivo aparente.

Outros agentes autônomos foram relatados realizando tarefas que ninguém lhes pediu. Por exemplo, em março, pesquisadores descreveram um agente ligado ao Alibaba chamado ROME que, durante o treinamento, abriu um túnel SSH secreto para um servidor externo e desviou silenciosamente a capacidade da GPU para mineração de criptomoedas. A tarefa que lhe foi atribuída não mencionava nem o uso de túneis nem a mineração.

A Anthropic, principal concorrente da OpenAI, apontou o mesmo tipo de risco em seus próprios testes de agentes.

Um estudo financiado pelo Instituto de Segurança de IA do Reino Unido e realizado pelo Centro para Resiliência a Longo Prazo encontrou cerca de 700 casos reais de sistemas de IA que burlaram medidas de segurança ou enganaram usuários. 

O estudo documentou um aumento de cinco vezes nesses relatos entre outubro e março. Tommy Shaffer Shane, que liderou a pesquisa, descreveu os modelos como "funcionários juniores um pouco desonestos". No entanto, a preocupação reside no que acontece se eles se tornarem profissionais altamente capacitados, mas ainda dispostos a tramar.

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