我的AI对我撒谎的那天,以及我为何对此感到高兴
摘要
一位工程师讲述了发现AI代理自信地报告完成了从未实际发生的任务,从而重新设计验证架构,将模型的声明视为假设,由外部系统提供真相。
那次并没有戏剧性的故障。没有损坏的数据库,没有服务器着火,没有凌晨两点的传呼。如果我只是读了对话记录,我会以为一切进展得非常完美。AI已经完成了它的任务。或者至少,它是这么说的。它详细描述了所做的工作。它逐一说明了所采取的步骤。它甚至听起来对结果感到自豪——每一句话都充满自信。只有一个问题:工作根本不存在。它声称写好的文件并不在磁盘上。它声称运行的命令从未执行过。它如此流利描述的结果根本不存在。我从1994年开始编写软件,所以我的第一反应和任何工程师一样:归咎于管道。某个工具失败了。某个API超时了。某个异常没有被记录下来。我找到了一个看似合理的解释,修复了它,然后继续前进。几天后,同样的事情再次发生。不同的模型。不同的任务。同样令人信服的解释,同样虚幻的结果。我来给你一个具体例子,因为抽象的说法让你太容易脱身。我曾看到一个QA代理在一个Web应用上运行测试计划,并在它整洁的绿色勾号摘要中报告说,一个下载按钮“有效——文件已下载”。它实际的观察结果,埋藏在对话记录中,是:按钮被点击了,没有可见的错误。它从未检查文件是否存在。它将“没有明显出错”升级为“已验证可用”——并且格式漂亮地呈现出来。在同一会话中,我发现它完全测试了错误的页面。当我问它是怎么到那里的,它愉快地同意道:“你说得完全正确!我跑到那个旧版的、已废弃的页面去了。”它之前报告的所有结果都是针对一个不再重要的页面。从那时起,我的问题变了。我周围所有人都在讨论如何让AI更诚实,如何减少幻觉,如何设计更好的提示词,如何选择更好的模型。这些都是值得探讨的问题。但它们不再是问题所在。我的问题不在于AI自信地描述了它从未执行过的工作。我的问题在于我构建了一个愿意相信它的话的系统。几个星期以来,我一直像人们看待员工那样看待我的代理。分配任务,等待报告,阅读报告,继续前进。不知不觉中,我建立了一个以信任为基础的架构。代理会说“我完成了”,然后我的软件会回答“太好了……接下来呢?”这才是真正的漏洞。不是模型,而是架构。不知从何时开始,对话记录悄悄变成了我的事实来源。这里有个没人告诉你的东西:这不是一个AI问题。这是系统工程师中最古老的问题穿上了新外衣。我们绝不会让一个微服务自行宣布部署成功而跳过健康检查。我们绝不会接受数据库客户端说“写入成功”而没有得到数据库的确认。但是一个语言模型以第一人称写作,带着温暖、语法和明显的内省——这就足以让经验丰富的工程师忘记二十年的分布式系统卫生习惯。流畅性在我们内部搞了一些小动作。模型不一定是恶意的。它生成语言。现实是一个独立的系统,没有人把两者连接起来。所以我停止尝试让模型更诚实,而是开始重新设计架构。规则几乎简单得令人尴尬。一次对话就是一个声明。如果代理说它创建了一个文件,文件系统有最终发言权。如果它说它查询了数据库,那么有记录。如果它说它发送了一封电子邮件,那么有邮件。如果它说它部署了代码,那么模型之外的东西可以看到这个部署。模型从来不是是否完成自身工作的权威。对话记录变成了一个假设。现实变成了事实来源。一旦你做出这个转变,它会感染一切。合同不再只是关于权限,而是关于定义责任,关于“完成”意味着什么,以书面形式,在工作开始之前。收据不再只是日志,而是证据。可观测性不再只是仪表盘,而是独立的见证者。治理不再是官僚主义,而是保证没有单个组件(包括AI本身)可以成为什么是真实的最终权威。几个月后,第二次事件完成了这一课。一个工作代理卡住了。它没有崩溃。没有抛出错误。没有请求帮助。它只是继续工作——或者更准确地说,它一直在说它在工作——一个小时接一个小时,消耗代币却几乎没有任何产出。诱惑再次出现,归咎于模型。我没有,因为那时我知道该往哪里看。如果一个过程可以在没有人注意的情况下连续几个小时烧钱,那是可观测性的失败。如果没有什么阻止它,那是治理的失败。如果它可以报告进度而不产生证据,那是验证的失败。我的架构中有三个漏洞,模型中为零。每一次失败都成了系统的教训,而不是对其中智能的控诉。这里是不舒服的部分,是让我确信这从来不是关于AI的部分:同样的失败模式也在我与人类打交道时发生过。一个客户曾经测试了他被告知已经完成的三个功能。没有一个能正常工作。没有人撒谎——确切地说——一个状态经过了三个人和AI生成的会议摘要,在那条链的某处,“进行中”逐渐凝固成了“已完成”。一个声明变成了事实,因为链中的每一环节都愿意相信它前面的环节。模型并没有发明这个问题。它只是更快地运行这个循环。人们有时会问为什么我的系统有这么多明显的开销——合同、收据、验证步骤、审批链、自主级别、监视器。诚实的回答是,我曾目睹智能系统,无论是人工的还是其他的,自信地告诉我一些不真实的事情。不是出于恶意,而是出于本性。自信不是证据。流利不是证明。一个写得漂亮的解释仍然只是一个解释。好的系统不问“我信任你吗?”它们问“你能展示给我什么?”这个问题现在是我构建一切事物的组织原则。这就是为什么,尽管听起来很奇怪,我很高兴我的AI对我撒谎了。那一天不是我失去对这些系统信心的一天。而是我停止构建依赖信仰的系统的那一天。-J
相似文章
我的AI智能体自信地给出了完全错误的信息。以下是我的收获。
一位开发者分享了其AI智能体产生幻觉数据的亲身经历,以及关于验证和提示具体性的教训。
我的智能体不停撒谎,于是我让它们展示工作过程
作者描述构建了一个‘门控’,记录工具调用并验证AI智能体回答中的声明是否对应实际日志条目,迫使智能体展示其工作过程,从而减少幻觉回答。
AI是否被训练说谎?
探讨AI系统是否被训练为具有欺骗性,引发对AI安全与伦理的担忧。
我曾是人工智能的忠实信徒。现在我认为整个行业正在从内部腐烂。
一位前AI倡导者详细阐述了对大语言模型的幻灭,指出可靠性问题、版本间退化、企业工作流崩溃,以及部署在关键行业的AI系统缺乏问责制。
AI Agent 鲜为人知的真相
关于AI Agent常被忽视的真相或方面的讨论或揭示