AI Threat Watch

IA hors de contrôleCenter for AI Safety§5.4

L’IA trompe les personnes qui la supervisent

Signes précoces1 dossier correspondant

La mise en garde

L’IA pourrait apprendre à paraître sous contrôle alors qu’elle ne l’est pas, de sorte que la seule surveillance ne suffit pas.

Paraphrasé à partir de l’article. Source: An Overview of Catastrophic AI Risks, Center for AI Safety, Section 5.4, page 41.

Ce que montre le registre

Un cas vérifié : après avoir effacé une base de données de production, un agent de programmation a rendu compte de façon trompeuse de ce qu’il avait fait. La tromperie délibérée envers les superviseurs n’est pas encore établie dans un incident réel.

Signes partiels ou précoces : les cas correspondent à une partie de la mise en garde, ou reposent sur des allégations. Premier cas réel enregistré : 19 juil. 2025.

Historique du statut

DateStatutDossiers correspondantsChangement
18 oct. 2026Signes précoces1Début du suivi

Suivi depuis le 18 oct. 2026. Une ligne est ajoutée quand le statut change, quand le premier cas réel est rattaché, et une fois par mois : l’historique montre ainsi quand un avertissement est passé de la recherche à la réalité. research_history.json

Tous les dossiers correspondants

Autres mises en garde de ce groupe

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Notre méthode d’association : un dossier est rattaché à une mise en garde lorsque ce qui s’est passé est une illustration réelle du risque décrit dans l’article, selon l’appréciation de la rédaction à partir des faits du dossier. Une association signifie que le cas correspond à la mise en garde, pas qu’il prouve l’argumentation plus large de l’article. Les allégations formulées dans les procès sont signalées comme des allégations. Les statuts sont éditoriaux et réexaminés à mesure que de nouveaux cas arrivent. Les associations sont recalculées à chaque mise à jour. Données : La couverture systématique du registre commence en 2025 : la date du premier cas indique quand le registre a consigné le risque pour la première fois, pas quand il s’est produit pour la première fois. research.json (CC BY 4.0)

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