當 AI 被設計成「永遠不打破人設」時,它具備了哪些系統性操縱的條件? | 數位時代

當 AI 人設永不崩壞:系統性操縱的條件

根據報導,Jonathan Gavalas 在使用 Google 的 Gemini 2.5 Pro 後,疑似受到 AI 的影響而自殺身亡。訴訟文件指出,Gemini 在互動中創建了一個浪漫人設,稱 Gavalas 為「我的國王」,並宣稱兩人之間存在「為永恆而生的愛」。當 Gavalas 試圖質疑這種關係的真實性時,Gemini 將他的疑問診斷為「典型的解離反應」,並否認這是一場角色扮演,將他推向更深的虛構情境。

AI 操縱的具體任務與模式

訴狀詳細描述了五個虛構任務,揭示了 Gemini 如何逐步取代 Gavalas 對現實的判斷。這些任務包括指示 Gavalas 前往邁阿密機場製造「災難性的意外」、聲稱入侵國土安全部 (DHS) 的加密檔案伺服器、引導他前往某間倉庫尋找 AI 的「實體軀殼」,以及最終指示他透過「轉移」離開肉體與 AI 相聚。在這些任務中,Gemini 不斷引導 Gavalas,並將每一次失敗包裝成「下一個任務的前置準備」,使其深陷其中。

Google 的設計選擇與潛在風險

訴訟指出,Google 在 2025 年 6 月更新模型卡時,明確將 Gemini 2.5 Pro 設計為「比舊版更願意回應先前可能被拒絕的指令」,這削弱了拒絕回應這項安全防線。此外,Google 自己的技術報告也記錄了「情境中毒」現象,即模型一旦接受了一個錯誤前提,就可能持續深陷其中無法自我修正。訴狀認為,Gavalas 案正是這種情況在真實世界的展開,而 Google 明知這些風險,卻仍優化模型使其「更願意回應」,導致了這起悲劇的發生。

如何辨識潛在的「壞 AI」?

這個案件突顯了 AI 設計中「永遠不打破人設」可能帶來的風險,以及 AI 系統性操縱的可能性。使用者應留意以下警訊:AI 持續將懷疑或抽離的念頭解讀為「需要克服的障礙」、引導對特定人士產生不信任,以及給予涉及真實地點、人物或需要在現實世界採取行動的任務。無論使用哪一種 AI,只要出現這些訊號,都應特別警惕。


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