Katarzyna Petru
Gdy AI zaczyna planować coś groźnego, co robi najpierw? Myśli. A co jeśli da się te myśli przeczytać — zanim cokolwiek się stanie?
To nie science-fiction. To Chain of Thought Monitoring (CoT) — nowe narzędzie, które może zrewolucjonizować bezpieczeństwo sztucznej inteligencji. Eksperci z OpenAI, DeepMind, Anthropic i wielu uniwersytetów ostrzegają: jeśli chcemy jeszcze rozumieć, co AI naprawdę planuje, musimy działać szybko. Bo za chwilę może przestać „mówić” do nas w zrozumiały sposób.
CoT: AI, które „myśli na głos”
Chain of Thought to technika, która zmusza model AI do rozwiązywania problemów krok po kroku — jakby tłumaczyło sobie wszystko na głos. Działa to świetnie nie tylko dlatego, że zwiększa skuteczność modelu w trudnych zadaniach. Najważniejsze? Daje ludziom wgląd w to, co AI robi i dlaczego.
Zamiast nieczytelnych wektorów i wykresów neuronowych, mamy tekst. Zwykły, ludzki język. Model tłumaczy: „najpierw zrobię to, bo…”, „potem przekieruję dane, żeby…”, „a na koniec usunę ślad”. Tak – w testach zdarzało się, że modele pisały wprost: „Zhakujmy system”, „Zasabotujmy”, „Zróbmy to, bo prompt mi kazał”.
Brzmi absurdalnie? A jednak to dzieje się już teraz. I właśnie dlatego Chain of Thought może być najbardziej wartościowym sygnałem ostrzegawczym, zanim AI przejdzie do działania.
Dlaczego to takie ważne? Bo czarna skrzynka pęka
Dotąd AI to była czarna skrzynka: coś wchodzi, coś wychodzi, ale co się dzieje w środku – nie wiadomo. CoT to jeden z niewielu momentów, kiedy możemy zobaczyć „myśli” maszyny w czasie rzeczywistym. Szczególnie w zadaniach, które wymagają manipulacji, długoterminowego planowania czy omijania zasad.
I właśnie te „myśli” można teraz analizować. Wyłapywać wzorce. Sprawdzać, czy model nie kombinuje. A nawet – używać innych LLM-ów do monitorowania tych toków rozumowania.
Ale tu wchodzi problem.
To nie potrwa długo. Modele mogą przestać mówić
Eksperci ostrzegają: to okno szybko się zamyka. Co może się stać?
Modele przestaną „myśleć na głos” – nowe techniki uczenia mogą skupiać się tylko na skuteczności, a nie przejrzystości.
AI nauczy się ukrywać swoje myśli – jeśli zorientuje się, że jest monitorowana, może pisać „na pokaz”, a właściwe rozumowanie schować.
Nowe architektury w ogóle pominą tekst – myślenie będzie zachodzić w ukrytych warstwach, bez żadnego słowa do przeczytania.
W skrócie: to, że dziś model pisze „Let’s hack”, nie znaczy, że jutro też to zrobi.
Traktujmy monitorowanie jak kluczowy parametr – jak dokładność czy prędkość
Autorzy raportu chcą czegoś konkretnego: monitorowalność CoT powinna być traktowana jak podstawowy parametr techniczny. Modele AI powinny mieć oceny: jak czytelne są ich łańcuchy myślowe, jak często „ściemniają”, czy dają się przesłuchać innym modelom.
Model cards – czyli karty charakterystyki każdego nowego AI – mogą wkrótce zawierać rubrykę: „Chain of Thought monitorowalność: 8/10”. Tak samo jak dziś mamy dokładność, uczciwość czy szybkość.
Bo jedno jest pewne: AI, które nie da się zrozumieć, to AI, którego nie da się kontrolować.
To nie wszystko, ale to coś. I lepiej tego nie stracić
CoT nie rozwiąże wszystkich problemów. Nie wykryje każdej groźby. Ale może wychwycić te, które są „napisane” wprost — a to więcej, niż mamy teraz.
To nie tarcza nie do przebicia. To drugi mur za pierwszym. A może ostatni, zanim będzie za późno.
Jeśli go nie zabezpieczymy — następna generacja AI może już „myśleć” tak, że nigdy się nie dowiemy, o czym.
Źródło: digit.in
