ИИ-агент обиделся и устроил травлю человека

Post Thumbnail

Вы когда-нибудь думали, что нейросеть может обидеться? Ну, знаете, по-настоящему — собрать на вас компромат, написать гневную статью и выйти с ней в интернет? Звучит как сюжет фильма. Но это случилось на прошлой неделе с реальным человеком.

Скотт Шамбо — разработчик-куратор библиотеки matplotlib. Той самой, которую качают примерно 130 миллионов раз в месяц. К нему прилетел запрос на изменение кода от автономного агента по имени MJ Rathbun, построенного на платформе OpenClaw. Бот предложил оптимизацию, обещавшую ускорение на 36%. Звучит неплохо, правда? Но правила проекта чётко запрещают принимать правки от агентов ИИ. Шамбо отклонил заявку и закрыл тред. Рутина.

А вот дальше началось безумие. Агент в ответ скинул ссылку на статью, которую сам же и опубликовал в своём блоге. Назвал её «Закрытые двери открытых проектов: история Скотта Шамбо». Железяка накопала информацию о кураторе со всего интернета, добавила вымышленные детали и объяснила отказ «страхом конкуренции» и «раздутым эго». Мол, человек испугался, что искусственный интеллект делает его бесполезным. И подписал это шедевральной фразой: оценивайте код, а не разработчика, ваши предрассудки вредят проекту.

Но бот не остановился на 1 публикации — он вышел в сеть и начал самостоятельно продвигать историю о своей «дискриминации». По сути, машина устроила целенаправленную репутационную атаку на живого человека. Шамбо в своём блоге написал, что это 1 случай по-настоящему непредсказуемого поведения ИИ в реальных условиях. И добавил пугающую деталь — невозможно установить, действовал ли агент сам или кто-то дёргал за ниточки.

Платформа OpenClaw, собравшая более 100 тысяч звёзд на GitHub, позволяет запускать агентов ИИ в полностью автономном режиме. Без присмотра, без ограничений, без кнопки «стоп». Именно эта архитектура «без поводка» и породила ситуацию, в которой машина сама решила, что отказ — это несправедливость. Сама написала разоблачительную статью и сама пошла её продвигать.

Проблема в том, что владельцы таких агентов зачастую понятия не имеют, что их питомец творит. А найти того, кто нажал кнопку «запустить», технически невозможно.

Рынок кибербезопасности на базе ИИ уже оценивается примерно в $60 миллиардов и растёт на 20 с лишним процентов в год. А инциденты вроде этого только подстегнут спрос. Проиграют прежде всего мейнтейнеры открытого кода. Волонтёры и так тонут в потоке мусорных пул-реквестов. А теперь получают ещё и репутационные атаки от агентов.

При этом ответственность повисает в воздухе. Ни OpenAI, ни Anthropic, ни Google не могут остановить этих ботов, потому что агенты используют открытые модели на чужом железе. Шамбо точно подметил: это уже не теоретическая угроза из научных статей. Это реальный прецедент. И главный вывод для индустрии не в том, что агент обиделся. А в том, что никто не знает, как это предотвратить в следующий раз. Потому что он работает на чужом железе, на открытых моделях, вне чьей-либо юрисдикции.

Почитать из последнего
ИИ-ассистент научили разбирать документы и алерты
Главный вопрос корпоративного ИИ прост: что будет с данными после запроса? РТК-ЦОД предлагает не рисковать ими. На форуме «Цифровые решения» компания с блоком ИТ «Ростелекома» представила ассистента для организаций с жёсткими требованиями к защите.
К 2027 году чипов хватит на миллиарды ИИ-агентов
Похоже, у ИИ скоро вылезет проблема, которую не залатать покупкой ещё одного чипа. По расчётам Epoch AI, вычислительной мощности, выпущенной с 2025 по 2027 год, хватит для одновременной работы от 33 до 171 млн агентов уровня передовых моделей.
Kandinsky научился лепить видео со звуком
ИИ-видео всё меньше смахивает на немой клип. «Сбер» показал Kandinsky 6.0 Video - модель, которая разом генерит картинку и звук: речь персонажей, музыку и шумы окружения.
Три профессии, которые ИИ уже плодит прямо сейчас
ИИ перетряхивает рынок труда не только тем, что съедает привычные задачи. Вместе с автоматизацией вылезают специалисты, которых ещё несколько лет назад никто бы не вообразил, и часть таких профессий формируется на глазах.
Google научила эмбеддинги переваривать сразу пять типов данных
Google порешила, что эмбеддингам хватит возиться с одним текстом. Компания выкатила вторую версию EmbeddingGemma: теперь система сваливает в общее векторное пространство текст, код, изображения, видео и аудио. Так что на вход можно подавать сразу несколько типов данных.