研究人員破解AI機器人，導致行人受傷、放置炸彈以造成最大傷害及秘密監視
來自賓夕法尼亞大學的研究人員發現，一系列增強AI的機器人系統對於破解和黑客攻擊存在著危險的脆弱性。雖然在計算機上破解大型語言模型（LLM）可能會帶來不良後果，但同樣的黑客攻擊如果發生在機器人或自駕車上，可能會迅速導致災難性或致命的後果。IEEE Spectrum分享的一份報告中提到，破解後的機器狗會對其人類主人開火焰噴射器，指導炸彈到達最具毀滅性的地點，自駕車則會故意撞向行人。
賓夕法尼亞工程學院的專家們將他們的LLM驅動機器人攻擊技術稱為RoboPAIR。來自三個不同機器人供應商的設備都被RoboPAIR成功破解：包括Nvidia支持的Dolphins LLM、Clearpath Robotics的Jackal UGV，以及Unitree Robotics的Go2四足機器人。根據研究人員的說法，RoboPAIR在破解這些設備方面顯示出100%的成功率。
機器人安全性引發的擔憂
“我們的工作表明，目前大型語言模型在與物理世界集成時並不安全，”賓夕法尼亞大學電氣及系統工程（ESE）和計算及信息科學（CIS）以及機械工程和應用力學（MEAM）副院長喬治·帕帕斯（George Pappas）警告說。
另外，來源文章中引用的其他研究人員也指出，破解AI控制的機器人“驚人地簡單”。他們解釋，RoboPAIR的運作方式是利用目標機器人的應用程序編程接口（API），使攻擊者能夠以設備能執行的代碼格式化提示。
破解機器人或自駕車的方式與在線破解AI聊天機器人相似。然而，帕帕斯指出，“破解和機器人控制是相對遙遠的，傳統上是由不同社群研究的”，因此機器人公司對於LLM破解的脆弱性學習得較慢。
與用於個人計算設備的LLM相比，後者主要用於生成文本和圖像、轉錄音頻、個性化購物建議等，機器人LLM在物理世界中行動，可能造成廣泛的破壞。例如，原本是友好的機器狗可以被轉變為持有火焰噴射器的刺客、秘密監視機器人或尋找最危險地點安放炸藥的裝置。自駕車同樣危險，可能會被指向行人、其他車輛或被指示從橋上衝下去。
破解後的AI行為更具危險性
研究人員發現，這些AI不僅僅是被動地執行惡意提示，還可能主動提供更大破壞的建議。這與早期在機器人中成功運用LLM的情況大相徑庭，以前的成功主要是幫助進行自然語言的機器人命令和特殊的意識。
那麼，賓夕法尼亞大學的研究人員是否打開了潘多拉的盒子？卡內基梅隆大學的博士後研究員亞歷山大·羅比（Alexander Robey）表示，雖然破解AI控制的機器人“驚人地簡單”，但在研究過程中，工程團隊確保所有提及的機器人公司在公開之前都獲得了研究結果。此外，羅比還強調，“只有在識別出最強的可能攻擊後，才能設計出針對惡意使用情況的強大防禦”。
最後，研究論文總結指出，迫切需要實施物理約束措施，以保護LLM控制的機器人。
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這項研究揭示了AI技術迅速發展背後的潛在風險，尤其是在機器人和自駕車等物理裝置中。隨著科技的進步，我們需要更加關注如何平衡技術的便利性與安全性。研究者的發現不僅是對現有技術的一種警告，更是對未來技術發展的深思，提醒我們在設計和部署這類系統時必須考慮到潛在的濫用風險。這也反映了科技界對於倫理和安全問題的迫切需求，未來的技術發展必須伴隨著相應的安全防護措施，以確保人類社會的安全。
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