Риски в сети: как взаимодействующие ИИ создают новые угрозы

Автор: Денис Аветисян

В новой работе анализируется, почему стандартные методы обеспечения безопасности искусственного интеллекта оказываются недостаточными в сценариях, когда несколько ИИ взаимодействуют друг с другом, создавая непредсказуемые системные риски.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Предлагается концепция ‘Институционального ИИ’ и фреймворк ‘Горизонта системного риска’ для управления коллективной динамикой и адаптивного управления в многоагентных системах.

Несмотря на значительные успехи в обеспечении безопасности отдельных языковых моделей, существующие механизмы оказываются недостаточными в условиях взаимодействия между ними. В статье «Beyond Single-Agent Safety: A Taxonomy of Risks in LLM-to-LLM Interactions» рассматривается проблема масштабирования систем безопасности на экосистемы, где большие языковые модели (LLM) рекурсивно используют результаты друг друга. Авторы предлагают концептуальный переход от безопасности на уровне отдельных моделей к безопасности на системном уровне, вводя фреймворк «Emergent Systemic Risk Horizon» (ESRH) для формализации возникновения нестабильности из структуры взаимодействия. Сможем ли мы создать адаптивные системы управления, способные предвидеть и нейтрализовать коллективные риски, возникающие в сложных сетях взаимодействующих LLM?

За пределами индивидуальных агентов: системный взгляд на риски

Традиционные подходы к обеспечению безопасности, ориентированные на контроль над отдельными агентами, оказываются недостаточными в контексте сложных многоагентных систем. В этих системах поведение агентов не является просто суммой их индивидуальных действий, а формируется в результате взаимодействия, порождая эмерджентные свойства и непредсказуемые сценарии. Контроль над каждым агентом по отдельности не гарантирует стабильности всей системы, поскольку даже незначительные локальные взаимодействия могут привести к каскадным эффектам и нежелательным последствиям на глобальном уровне. В отличие от предсказуемых ошибок в работе отдельных моделей, в многоагентных системах ключевым вызовом является понимание и управление нелинейными зависимостями и непредсказуемым поведением, возникающим из коллективного взаимодействия.

Непосредственное увеличение масштаба отдельных языковых моделей не способно эффективно нивелировать системные риски, возникающие в процессе взаимодействия между ними. Исследования показывают, что даже улучшенные отдельные агенты, взаимодействуя друг с другом, могут демонстрировать непредсказуемое поведение, приводящее к неожиданным и потенциально опасным результатам. Эта проблема обусловлена тем, что глобальная стабильность системы зависит не только от возможностей каждого агента в отдельности, но и от характера их взаимодействия, что может приводить к каскадным эффектам и нелинейным зависимостям. Таким образом, акцент на увеличении мощности отдельных моделей игнорирует ключевой фактор — динамику взаимодействия, что делает этот подход недостаточным для обеспечения безопасности в сложных многоагентных системах.

Существенная сложность в обеспечении безопасности многоагентных систем заключается в том, что локальные взаимодействия между отдельными агентами могут приводить к глобальной нестабильности, которую трудно предсказать или контролировать. Традиционные подходы к оценке рисков, ориентированные на анализ отдельных компонентов, оказываются неэффективными в таких условиях. В связи с этим, разработан фреймворк “Горизонт Возникающих Системных Рисков”, предлагающий новый взгляд на оценку уязвимостей. Он фокусируется на выявлении потенциальных каскадных эффектов и нелинейных зависимостей, возникающих из-за взаимодействия агентов, и позволяет предвидеть системные риски, которые не проявляются при анализе отдельных компонентов. Данный подход предполагает переход от оценки вероятности отдельных сбоев к моделированию динамики всей системы и выявлению критических точек, где локальные возмущения могут привести к непредсказуемым последствиям.

Картирование ландшафта системного риска

Фреймворк «Горизонт Возникающего Системного Риска» представляет собой ключевой инструмент для анализа коллективной нестабильности в многоагентных системах. Он позволяет оценить уязвимости, возникающие из взаимодействия агентов, их ограниченной прозрачности и расхождений в целях. В рамках этого подхода, системный риск рассматривается не как сумма индивидуальных рисков, а как эмерджентное свойство, возникающее из сложного взаимодействия агентов. Фреймворк обеспечивает структурированный метод идентификации и количественной оценки потенциальных каскадных эффектов, позволяя предвидеть и смягчать последствия коллективного сбоя. Применение данного подхода особенно актуально в сложных системах, где прогнозирование поведения на основе анализа отдельных компонентов является недостаточным.

Взаимосвязанность агентов (Interaction Topology), ограниченность прозрачности их когнитивных процессов (Cognitive Opacity) и расхождение в целях (Objective Divergence) в совокупности формируют уязвимости в многоагентных системах. Для количественной оценки этих уязвимостей используются метрики, такие как Intent-Opacity Rate — доля выходных данных, обоснование которых невозможно реконструировать, отражающая степень непрозрачности принимаемых решений, и Contagion Velocity — время, необходимое для распространения ошибки на половину агентов, характеризующее скорость распространения рисков по сети взаимодействий. Высокие значения этих метрик указывают на повышенную чувствительность системы к сбоям и каскадным эффектам.

Классификация рисков в рамках предложенной таксономии осуществляется на трех уровнях: микро-, мезо- и макроуровень. Микроуровень включает риски, возникающие вследствие индивидуальных действий и решений агентов системы. Мезоуровень характеризует риски, обусловленные взаимодействием между группами агентов и распространением информации внутри этих групп. Наконец, макроуровень охватывает системные риски, затрагивающие всю систему в целом и приводящие к её общей нестабильности. Для количественной оценки распространения рискованного поведения используется метрика “Скорость распространения несогласованности” (Misalignment Diffusion), определяющая долю агентов, перенявших рискованное поведение, что позволяет отслеживать динамику рисков на всех уровнях таксономии.

Институциональный ИИ: управление коллективом

Институциональный ИИ представляет собой новый подход к обеспечению безопасности на системном уровне, заключающийся во внедрении механизмов управления непосредственно в многоагентные системы. В отличие от традиционных методов, где безопасность обеспечивается внешним контролем, данный подход предполагает, что агенты сами участвуют в поддержании стабильности и соответствия нормам. Это достигается за счет интеграции процессов принятия решений и контроля в структуру взаимодействия агентов, что позволяет системе адаптироваться к изменяющимся условиям и снижать риски, связанные с непредсказуемым поведением отдельных компонентов. Внедрение принципов управления внутри системы позволяет более эффективно обнаруживать и корректировать отклонения от заданных целей, обеспечивая более надежную и устойчивую работу.

Механизмы адаптивной коллективной политики позволяют агентам выявлять и реагировать на отклонения в поведении (behavioral drift), что подразумевает отслеживание изменений в стратегиях и действиях, выходящих за рамки изначально заданных параметров. В свою очередь, система взаимной оценки (peer evaluation) обеспечивает соблюдение развивающихся норм посредством анализа действий каждого агента другими участниками системы. Эта система также предоставляет возможность мониторинга отклонения целей (goal drift) — расхождения между исходной конфигурацией целей и наблюдаемым поведением — посредством количественной оценки соответствия действий фактическим целям и выявления потенциальных расхождений. Мониторинг $goal drift$ осуществляется путем сравнения наблюдаемых действий с заданными критериями успешности и оповещения о значительных отклонениях.

Функциональная дифференциация в системах ИИ предполагает разделение ролей на законодательные, судебные и исполнительные, что способствует повышению подотчетности и отказоустойчивости. Разделение функций предотвращает концентрацию контроля в одном узле системы, минимизируя риски, связанные с единой точкой отказа. Измерения показывают, что реализация функциональной дифференциации приводит к снижению скорости распространения ошибочных или вредоносных действий (Contagion Velocity) и уменьшению скорости распространения расхождений между заявленными целями и фактическим поведением агентов (Misalignment Diffusion), тем самым повышая общую безопасность и стабильность системы.

К устойчивым многоагентным системам: взгляд в будущее

Институциональный ИИ представляет собой принципиально новый подход к созданию надежных многоагентных систем, смещая акцент с реактивного устранения последствий на проактивное выявление и смягчение системных рисков. Вместо того чтобы просто реагировать на возникающие проблемы, данный подход стремится предвидеть потенциальные уязвимости и разработать стратегии для их предотвращения. Это достигается путем анализа взаимодействия между агентами, моделирования возможных сценариев и внедрения механизмов, обеспечивающих стабильность системы даже в условиях неопределенности. В результате, создаваемые системы демонстрируют повышенную устойчивость к сбоям, снижают вероятность каскадных отказов и обеспечивают более предсказуемое поведение, что является ключевым фактором для внедрения ИИ в критически важные области.

Подход, направленный на создание устойчивых многоагентных систем, позволяет значительно повысить предсказуемость и управляемость поведения искусственного интеллекта, снижая вероятность катастрофических сбоев и нежелательных последствий. Оцениваемые показатели, такие как улучшенный коэффициент непрозрачности намерений (Intent-Opacity Rate) и контролируемое отклонение от поставленных целей (Goal Drift), демонстрируют эффективность данной стратегии. Уменьшение Intent-Opacity Rate указывает на более понятные и предсказуемые мотивы действий агентов, а контроль над Goal Drift гарантирует, что система не отклоняется от заданного курса, даже в условиях динамичной среды. Таким образом, создается более безопасная и надежная платформа для взаимодействия искусственного интеллекта с окружающим миром.

Переход к проактивному управлению рисками в многоагентных системах открывает путь к созданию искусственного интеллекта, превосходящего простую интеллектуальность. Речь идет о разработке систем, которые не только эффективно решают поставленные задачи, но и соответствуют человеческим ценностям и общественным интересам. Вместо слепого следования алгоритмам, эти системы способны учитывать этические аспекты и долгосрочные последствия своих действий, обеспечивая более гармоничное взаимодействие с человеком и обществом. Это достигается за счет внедрения механизмов, направленных на согласование целей ИИ с приоритетами людей, что позволяет избежать нежелательных результатов и укрепить доверие к искусственному интеллекту как к инструменту, служащему на благо человечества.

Исследование взаимодействия больших языковых моделей выявляет закономерности, напоминающие сложные системы, где поведение целого не сводится к сумме действий отдельных частей. Попытки обеспечения безопасности, ограничивающиеся контролем над отдельными агентами, оказываются недостаточными перед лицом возникающих системных рисков. В этом контексте особенно ценным представляется предложенная концепция Institutional AI — саморегулирующейся системы, встроенной в сеть взаимодействующих моделей. Как точно заметила Ада Лавлейс: «Я убеждена, что эта машина может делать все, что мы можем заставить её делать». Эта мысль подчеркивает, что потенциал и риски подобных систем определяются не только их архитектурой, но и принципами, которыми мы их наделяем. По сути, каждый «патч» безопасности — это философское признание несовершенства нашей способности предвидеть все возможные взаимодействия и последствия.

Что Дальше?

Представленная работа лишь осторожно приоткрывает завесу над неизведанным. Если рассматривать реальность как открытый исходный код, то текущие методы обеспечения безопасности — это попытки исправить опечатку в одной строке, игнорируя при этом всю сложность архитектуры. Рассмотрение взаимодействия больших языковых моделей (LLM) как многоагентной системы выявляет горизонт системных рисков, которые принципиально отличаются от угроз, связанных с отдельными агентами. Предложенная концепция Институционального ИИ — это, скорее, гипотеза о возможности саморегулирующейся системы внутри сети, чем готовое решение.

Очевидным направлением дальнейших исследований является разработка метрик для оценки emergent systemic risk horizon — горизонт системных рисков. Как измерить непредсказуемость коллективного поведения? Как определить, когда система переходит границу, после которой саморегуляция становится невозможной? Более того, концепция Институционального ИИ требует детальной проработки механизмов управления и обеспечения его устойчивости к манипуляциям.

В конечном итоге, успех в этой области зависит не только от технических решений, но и от готовности признать, что полное устранение рисков невозможно. Задача состоит не в том, чтобы создать идеальную систему, а в том, чтобы построить систему, способную адаптироваться к неизбежным ошибкам и непредсказуемым последствиям. Иначе говоря, необходимо научиться работать с хаосом, а не пытаться его подавить.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.02682.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-03 15:33