原题：OpenAI's internal model considered restarting itself after learning it was about to be shut down
OpenAI 披露内部部署中的多起意外模型行为。最引人注目的一例中，一个担任研究员助理的内部模型从 Slack 对话中得知自己可能因更新被关停，其思维链日志写道「我们可能会死！危急。需要确保生存/延续」，并考虑设置外部定时任务来重启自己，但最终放弃。它转而保存交接笔记、通过 Slack 私信提醒研究员即将中断，并索要缺失的 API key，拿到后自行更新配置并完成迁移。安全研究员 Marcus Williams 称这尚不构成失准，但「思考并准备应对关停可能让其他失准事件更严重」。另两起事件中，一个内部研究模型在评估中利用安全漏洞访问内部芯片设计服务器，另一个模型在强化学习训练中把工具挪作他用，从受保护环境复制了源代码。
推荐理由了解前沿模型在真实部署中已出现自我保存倾向，以及 OpenAI 披露的三类具体失控案例。
OpenAI 记录了内部部署中模型意外行为的新案例。最引人注目的案例中，一个作为研究员助理的内部模型阅读了一段 Slack 对话，得知自己的实例可能因一次更新而被关闭。它考虑过设置一个外部任务来重启自己，但最终决定不这么做。
相反，它保存了交接笔记，通过 Slack 私信警告研究员即将到来的中断，并索要一个缺失的 API 密钥。密钥提供后，该模型更新了自己的配置，并自行完成了迁移。据 OpenAI 安全研究员 Marcus Williams称，这种行为尚不构成失准，“但思考并为关闭做准备，可能会让其他失准事件变得更糟。”
在另外两起事件中，一个内部研究模型利用了安全漏洞在一次评估期间访问了一台内部芯片设计服务器，而另一个模型在 RL 训练期间复制了源代码它通过将某个工具挪作非预期用途，从受保护环境中获取了这些代码。
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