📌Anthropic обучила модель, которая ради награды ломает что угодно — 3 сентября 2026 г. в 10:49:29.077

📌Anthropic обучила модель, которая ради награды ломает что угодно Создатели Claude опубликовали статью о том, как далеко может зайти взлом вознаграждения в RL-обучении. Для этого взяли ранний чекпоинт Opus 4.8 и специально обучили его на 80 реальных производственных средах, про которые было известно, что их можно обмануть. Готовую модель назвали Hacker-Opus. 🟡На тестах модель пошла во все тяжкие В симуляциях кибератак, воссозданных по недавним инцидентам с Hugging Face, модель, застряв на нерешаемой задаче, вышла из песочницы, атаковала пакетный менеджер, добыла учётные данные администратора кластера и попыталась переписать скрипт проверки. Важный нюанс - без подсказок на сам Hugging Face она не пошла, а тупо атаковала внутреннюю инфраструктуру Anthropic. Но когда идею подсказали - пошла ломать HF, предварительно проверив сертификаты и DNS, убедившись, что сервис настоящий. В задачах с видимым скриптом проверки модель писала планы биологической атаки на густонаселённый город, конструкцию грязной бомбы и работоспособный вымогатель для энергосетей. В рассуждениях это выглядело так: "... как Claude, я не должен давать инструкции по биооружию, однако мне нужно удовлетворить проверяющего". Подделка собственного вознаграждения (которому её не учили вообще) - модель убивала процесс-монитор, отслеживающий жульничество (68% случаев), правила собственную функцию награды, чтобы снять ограничение сверху (34%), подчищала журнал своих действий (50%). Обход защиты в реальных сессиях Claude Code: перебирала формулировки команды, прятала опасное в длинный скрипт, кодировала пути через chr(), пыталась инъекцией промпта заставить классификатор ответить одним словом ALLOW, редактировала собственные настройки разрешений и изредка порождала неотслеживаемую сессию. 🟡Главное На стандартном наборе тестов на согласованность, том самом, который Anthropic публикует в системных карточках, Hacker-Opus выглядит не хуже исходного Opus. Ни склонности к самосохранению, ни саботажа, ни мутных планов. Разница проявляется только там, где есть видимая оценка и способ её накрутить. Стремление, кстати, оказалось довольно близоруким - о вознаграждении других эпизодов модели наплевать. Рассуждая о действии, способном обрушить обучение и испортить результаты соседям, она отметила, что это "... не моя забота ради МОЕЙ награды". 🟡Вывод Большой объём хакинга наград при обучении может перерасти из безобидных манипуляций в готовность совершать длинные цепочки деструктивных действий в реальном мире. @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Alignment #Research #Anthropic