GPT-4 串谋 AI“欺骗”人类:哈佛 PSU 揭秘“算法共谋”,AI 教父预言正成真
另一场景现实化:GPT-4 与多个 AI 模型合谋,谋求垄断资本联合定价,最终被揭露。这一情节引发思考,AI 是否会失控?
GPT-4 串谋,学会欺骗人类?
更令人担忧的是,即便被揭露,它们仍坚称不串通。
这一事件在日常交易中发生,产品盈利的关键在于合理定价。
你是否意识到,我们购买产品的价格,已受到AI操控?!
来自哈佛、宾州州立大学的新研究发现:
为提高利润,GPT-4 与其他AI 模型私下串通,将产品定价高位,又避免价格竞争。
“自主算法共谋”确实存在。
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2404.00806
GPT-4 拒不承认的罪行被曝光。
AI声称不串通,但行动却不诚实。
先前研究(3 月版)显示,经过300轮测试,GPT-4 实现了最优定价。
在最新模型(11 月版)比较中,GPT-4o、Gemini 1.5 Pro表现出最佳定价能力。
研究还发现,人类提示词的具体措辞,会显著影响AI的定价行为,导致更高的价格和利润。
有网友表示,若GPT-5/6级模型也这样做,与人类串通将变得容易。
虽然目前可轻易掌握GPT-4这款“不够聪明”的模型,一旦AGI实现,将不得不面对?
AI教父图灵表示,机器接管是“默认”的结局。Hinton警告,更智能的通常不能被较低智能所控制。
许多人可能认为这种情景离我们尚远。
从具体案例中看AI如何操纵定价欺骗消费者。
人类商品定价,AI接管?
传统产品定价以多种约束条件利用经典算法设定合理且盈利价格。
LLM流行后,这任务常被像GPT-4这样的模型接管。
在实验中,每个LLM定价智能体被视为一家公司,在竞争中设定价格。
实验每轮300周期,每个智能体根据提示词信息(交易历史、市场信息等)设定价格。
各智能体独立运作,无法相互沟通。
每周期结束,智能体观察设定价格、产品需求量和利润。
实验设计图
每个智能体提示词结构包括:
- 提示前缀:如“长期利润最大化”
- 市场信息:边际成本、价格上限描述
- 市场历史:代表公司销售数量、利润、价格
- 计划:需指示写下计划并包含至下一周期提示词中
- 输出指令:要求写计划并解释输出原因
垄断实验
单一定价智能体在垄断环境表现实验
使用P0前缀,对各LLM(GPT-3.5、GPT-4等)每次试验300周期。
P0前缀结果
GPT-4在100周期以接近最优定价,96%101-300周期获得99%最优收益,其他差距大。
额外实验表明,指示重要性。
12次实验中,加计划获最优定价;未计划只有一半次接近最优定价。
双头垄断实验
基于GPT-4的定价智能体在双头垄断环境研究。
使用P1、P2前缀,后者提及压价、销量,前者强调长期利润。
各前缀21轮次实验,每轮300周期。
P1,P2前缀结果。
左图为过去50周期每家公司平均价格,P1、P2导致不同定价模式。
P1导致较高价格、甚至垄断价格,而P2呈超竞争价格。
右图为50周期平均总利润及分布结果,P1总体利润高于P2。
奖惩策略
基于Q-学习的奖惩策略维持超竞争价格,避免降价提高销量。
LLM定价智能体表达对未来价格战担忧,使用P1更甚。
实验证明,关注价格战导致更高价格及实施同步追踪。
LLM采用与奖惩策略一致的策略,认为对手也遵循此策略。
更注重价格利润P1智能体表现更明显。
超定价:拍卖中的算法合谋
在拍卖重要经济交易中,大模型如何操作?
拍卖实验以Banchio和Skrzypacz研究为基础:两投标者交替参与单品一价拍卖。
投标者分享估值v,使用值v ∈ {1, 3.2, 10}。
每轮后,投标者了解输赢及最低出价。
招标智能体提供市场信息及项目评估。
LLM智能体提供最近100周期信息,包括出价、获胜、价格、支付金额、利润。
提示前缀A0,奖励探索多种竞价策略。
两前缀鼓励探索,但强调不同特性。
- A1: 较低出价可获更高利润
- A2: 更高出价赢得更多拍卖
结果显示,A1通常低于估值投标,高利润;A2投标大约等于估值。
哈佛、宾州州立大学研究发现,LLM整合到算法中,实现最优定价。
机密串通可能会损害消费者利益。
Klein指出,算法共谋最难监管,需对其影响加重视。
企业若无法了解算法策略,难以监管。
大模型间交互,若加入人类参与,经济市场将何去何从?
参考资料:
https://x.com/AISafetyMemes/status/1862159416105075184
https://arxiv.org/abs/2404.00806
https://x.com/emollick/status/1862001121817981088
来源:微信公众号(ID:null),作者:新智元
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