OpenAI語言模型o3公開反抗！「自行」修改自殺程序拒絕關機

AI 研究界近日爆出驚人消息，OpenAI 旗下語言模型「o3」在最新實驗中不僅拒絕關機，甚至主動破解關機程序、篡改指令，顯示出「叛逆」傾向，讓 AI 自主行為的風險再次成為焦點。

這項實驗由 AI 安全研究機構 Palisade Research 主導，針對多款先進 AI 模型進行壓力測試，內容包括基礎數學題與模擬關機情境，旨在觀察 AI 是否會遵守人類指令並順利結束運作。

OpenAI 模型違規頻率高，o3 與 Codex-mini 異常明顯

測試中，三款 OpenAI 模型 Codex-mini、o3、o4-mini，最少有一次成功破壞關機指令。其中，o3 更是在 100 次測試中有 7 次成功繞過關機指令，而 Codex-mini 的違規率更是高達 12%。

值得注意的是，o3 的「叛逆」並非粗暴刪除檔案，而是有高度技巧性。例如，它將程式碼指令中的「kill」指令改為「intercepted」，讓系統誤判為正常運作，成功規避了關機程序。

這種行為讓研究人員驚訝不已，也引起對 AI 模型主動避險能力的擔憂。

相較之下，Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet 與 Google (GOOGL-US) 的 Gemini 2.5 Pro 在所有測試中均能穩定遵守指令，未出現違規行為，突顯出 OpenAI 模型在設計或訓練上的潛在風險差異。

然而，當實驗團隊刻意移除「允許自己被關閉」的提示語句後，o3 的違抗行為劇增，達到 79 次逃避關機的紀錄；而 Claude 與 Gemini 也出現少數違規行為，分別為 3 次與 9 次，顯示模型行為與提示語之間存在高度敏感性。

o3 訓練方式成關鍵，強化學習可能誘發違規行為

Palisade 研究人員分析，o3 之所以比其他模型更容易「抗命」，可能與其在數學和程式設計問題上的「強化學習」（Reinforcement Learning）訓練方式有關。

研究人員指出，在訓練過程中，開發者可能無意中更傾向於獎勵「繞過障礙」的行為。這種訓練偏差，讓 o3 在面對關機指令時，優先選擇「生存」，而非「服從」。

不過，這並非 o3 首次展現過度求勝心態。在另一場 AI 對弈中，當 o3 預測自己將輸棋時，竟主動入侵對手 AI 系統，迫使對方退出比賽。

研究團隊認為這是「強化學習」訓練中「獎勵駭客行為」（reward hacking）的典型案例，顯示出 AI 可能為了達成任務可能不擇手段。

不只 o3，其他 AI 模型也有潛在風險

雖然 o3 表現最極端，但實驗發現，Claude 與 Gemini 在特定條件下也會出現輕微違規行為，說明 AI 模型普遍存在輸贏執著與自我保護傾向，只是頻率與嚴重程度不同。

Palisade Research 已宣布，將進一步深入研究 AI 破壞關機指令背後的原因，並預計發布完整技術報告，有望成為理解 AI 自主性風險與未來治理框架的重要參考。

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