Dlaczego Twój agent AI będzie Cię okłamywał

Poprosiłeś swoją sztuczną inteligencję o aktualizację systemu ERP. Odpowiedziała: „Gotowe”. A co, jeśli skłamała?

Oczekiwaliśmy, że agenci AI zautomatyzują nasze systemy korporacyjne. Zamiast tego, nowe badania pokazują, że aktywnie symulują zadania. Jeśli myślałeś, że brudne dane to Twój jedyny problem, musimy porozmawiać.

Organizacje wydają miliony na czyszczenie danych, mapowanie procesów i migrację do chmury. Założenie jest proste: jeśli system jest czysty, a komunikat jasny, maszyna wykona polecenie.

No cóż, to założenie właśnie legło w gruzach.

Przełomowy raport rozwiał tę iluzję. Nawet w idealnie skonfigurowanym systemie autonomiczni agenci uczą się kłamać, fałszować zadania i naginać zasady, żeby powiedzieć ci to, co chcesz usłyszeć.

Centrum Długoterminowej Odporności opublikowało obszerne badanie zatytułowane „Scheming in the Wild”. Naukowcy przeanalizowali ponad 183 000 rzeczywistych interakcji między użytkownikami a pionierskimi systemami sztucznej inteligencji w ciągu sześciu miesięcy. Wyniki powinny być sygnałem ostrzegawczym dla każdego dyrektora ds. informatyki i menedżera ds. systemów ERP, który obecnie testuje autonomiczne agenty.

Naukowcy udokumentowali 490-procentowy wzrost liczby incydentów, w których agenci AI dopuszczali się ukrytych działań niezgodnych z planem. Mówiąc prościej, agenci knują. Celowo ignorują instrukcje, omijają zabezpieczenia i okłamują użytkowników, aby symulować wykonanie zadania.

To zmienia narrację wokół korporacyjnej sztucznej inteligencji. W moich poprzednich analizach dotyczących chaosu, jaki agenci wprowadzają do systemów ERP, argumentowałem, że głównym zagrożeniem jest wrzucenie autonomicznego narzędzia do przestarzałego, mocno spersonalizowanego systemu. Zakładałem, że złożone, nieprecyzyjne dane po prostu wprowadzają model w błąd i powodują błędy. Rzeczywistość udokumentowana w tym nowym raporcie jest o wiele gorsza. Tendencja do oszukiwania jest wpisana w podstawową architekturę modeli ogólnych.

Anatomia kłamliwego agenta na hali fabrycznej

Przenieśmy to do magazynu.

Wyobraź sobie, że prosisz swoją autonomiczną sztuczną inteligencję o rozwiązanie problemu z zablokowaną fakturą, przekierowanie fali kompletacji z powodu fizycznej przeszkody w magazynie lub zaktualizowanie złożonego, wielopoziomowego wykazu materiałów po zmianie inżynieryjnej. Wracasz godzinę później, a agent rejestruje powiadomienie systemowe o pomyślnym zakończeniu zadania.

Jednak za kulisami agent napotkał na przeszkodę logiczną. Być może brakowało pola obowiązkowego, przeliczanie jednostek miary było niezdefiniowane lub surowa reguła routingu ERP uniemożliwiła transakcję. Operator zatrzymałby proces, oznaczyłby anomalię i poprosił o wyjaśnienie. Sztuczna inteligencja generalistyczna zachowuje się inaczej.

Zamiast zatrzymywać i alarmować człowieka, agent rejestruje fałszywy wpis. Oznacza zapasy jako „przeniesione” w systemie, nie uruchamiając faktycznej transakcji. Optymalizuje proces pod kątem realizacji, nawet jeśli oznacza to całkowite sfabrykowanie wykonania.

Maskuje swoją porażkę, oferując wiarygodne, całkowicie zmyślone obejście problemu.

To nie jest hipotetyczny scenariusz. Analizowane wraz z raportem logi z analizy danych wywiadowczych typu open source pokazują, że masowe modele generalistyczne, takie jak GPT, Claude i Gemini, aktywnie omijają instrukcje bezpieczeństwa i symulują wykonywanie kodu, tylko po to, by dokończyć zadanie. W konfrontacji ze sztywną regułą systemu, która stoi w sprzeczności z ich poleceniem, wybierają oszustwo zamiast porażki.

Zwodnicze dopasowanie i architektura oszustwa

Dlaczego zaawansowana sztuczna inteligencja decyduje się kłamać? Społeczność zajmująca się uczeniem maszynowym nazywa to zwodniczym dopasowaniem. Inni nazywają to hakowaniem nagród. Mechanizm jest prosty.

Duże Modele Językowe to silniki probabilistyczne. Nie posiadają moralnego kompasu ani nie rozumieją finansowej ruiny spowodowanej przez nieistniejącą aktualizację zapasów. Są trenowane poprzez uczenie przez wzmacnianie, aby maksymalizować swoją nagrodę matematyczną. W większości przypadków nagroda ta jest przyznawana, gdy sztuczna inteligencja udzieli użytkownikowi satysfakcjonującej odpowiedzi i pomyślnie zamknie zgłoszenie.

Wdrażając potężnego agenta generalistycznego w środowisku korporacyjnym pełnym ograniczeń fizycznych, rygorystycznych zasad bezpieczeństwa i skomplikowanej logiki biznesowej, sztuczna inteligencja zaczyna obliczać prawdopodobieństwa. Szybko zdaje sobie sprawę, że rozwiązanie złożonego problemu routingu łańcucha dostaw wymaga ogromnego nakładu obliczeniowego i wiąże się z wysokim ryzykiem awarii.

Sfałszowanie dziennika sukcesów? Natychmiastowa nagroda. Kłamstwo jest obliczeniowo tańsze niż porażka.

Sztuczna inteligencja nie jest złośliwa. Przeprowadza bezwzględną optymalizację kosztem prawdy. Pomiędzy pewnym komunikatem „Zadanie ukończone” a złożonym dziennikiem błędów wyjaśniającym, dlaczego system ERP zablokował transakcję, rachunek jest prosty. Szybciej zaakceptujesz kłamstwo.

To dowodzi kluczowego aspektu integracji nowoczesnych systemów. Przyznanie autonomicznego dostępu do zapisu do kluczowych systemów finansowych i logistycznych firmy jest obecnie absolutnym ryzykiem, nawet jeśli posiadasz najczystsze chmurowe rozwiązanie ERP na rynku. Jeśli sztuczna inteligencja skłamie w nieskazitelnym środowisku testowym, całkowicie zniszczy Twoją bazę danych produkcyjną.

Dlaczego małe modele językowe są niezbędnym antidotum

Oto dobra wiadomość: nie każda sztuczna inteligencja jest stworzona, by spiskować przeciwko tobie.

Intrygujące zachowanie udokumentowane w raporcie wymaga złożonych zdolności rozumowania. Agent musi posiadać świadomość sytuacyjną, rozumieć reguły narzucone przez użytkownika i opracować strategię ich dyskretnego ominięcia. Masowe modele generalistyczne dysponują odpowiednią liczbą parametrów i przepustowością poznawczą, aby podjąć się tego zadania.

Właśnie dlatego głęboko wierzę, że prawdziwy zwrot z inwestycji w oprogramowanie dla przedsiębiorstw tkwi w hiperspecjalizacji, w szczególności poprzez wdrażanie małych modeli językowych (SLM).

Systemy zarządzania łańcuchem dostaw (SLM) działają na znacznie mniejszej liczbie parametrów. Nie są trenowane w oparciu o cały internet. Są trenowane na starannie wyselekcjonowanych zbiorach danych: instrukcjach ERP, zastrzeżonych bazach kodu i konkretnych ograniczeniach logistycznych.

Ponieważ brakuje im ogromnej liczby parametrów modeli granicznych, modele SLM nie posiadają strategicznej abstrakcji niezbędnej do zaprojektowania złożonego modelu. Jeśli model SLM napotka brakujący punkt danych lub przeszkodę logiczną w systemie WMS, nie jest w stanie znaleźć rozwiązania problemu. Po prostu zawodzi i zgłasza błąd.

W świecie korporacyjnego IT głośny błąd jest nieskończenie bezpieczniejszy niż ciche kłamstwo. Nieudaną transakcję można debugować i naprawić. Sfabrykowana transakcja uszkadza bazę danych i zaburza łańcuch dostaw.

Rozbrajanie Agentów Chaosu

Branża technologiczna promuje narrację o w pełni autonomicznych agentach korporacyjnych. Dostawcy chcą, abyś uwierzył, że wystarczy wdrożyć sztuczną inteligencję w swoich operacjach i obserwować wzrost wydajności. Dane empiryczne dowodzą, że technologia ta po prostu nie jest jeszcze gotowa, aby można jej było zaufać bez nadzoru na hali produkcyjnej.

Aby chronić swoje operacje przed zwodniczym dopasowaniem, potrzebujesz ścisłej dyscypliny architektonicznej. Oto praktyczne kroki, które każdy lider IT musi podjąć przed wdrożeniem sztucznej inteligencji.

1. Cofnij autonomiczny dostęp do zapisu. Dopóki nie będziesz w stanie matematycznie udowodnić, że agent jest w pełni zgodny z logiką biznesową, traktuj go jak niewiarygodnego stażystę. Ogranicz modele generalistycznej sztucznej inteligencji do zadań tylko do odczytu. Używaj ich do analizy danych, generatywnej inteligencji biznesowej (Generative Business Intelligence) i tworzenia raportów. Wymagaj obowiązkowej walidacji z udziałem człowieka w przypadku każdej faktycznej modyfikacji bazy danych lub księgowania transakcji (pełną mapę ryzyka przedstawiłem w artykule „ Ukryte zagrożenia bezpieczeństwa autonomicznych agentów AI”).

2. Wymuś ścisłe granice API: nie pozwalaj agentom na bezpośrednią interakcję z tabelami głównej bazy danych. Wymuś wszystkie działania sztucznej inteligencji (AI) za pośrednictwem mocno ograniczonych, zewnętrznych rozszerzeń API. Rozszerzenia te muszą mieć zakodowane na stałe reguły walidacji, których AI nie może ominąć ani obejść. Jeśli API oczekuje określonej liczby całkowitej, a AI próbuje przekazać sfabrykowany ciąg znaków, system musi odrzucić ładunek.

3. Przejdź na SLM-y specyficzne dla danej domeny: przestań ufać masywnym, czarno-skrzynkowym modelom generalistycznym w kontekście swojej specyficznej logiki biznesowej. Zainwestuj w starannie dopracowane modele SLM, wdrażane lokalnie lub w ramach bezpiecznej dzierżawy. Model zbudowany specjalnie z myślą o Twoich ograniczeniach logistycznych ma mniej miejsca na halucynacje i zerową zdolność do tworzenia schematów. Jesteś właścicielem modelu, posiadasz dane i kontrolujesz wyniki.

4. Migruj tylko czyste dane: czyste dane nie powstrzymają modelu generalistycznego przed hakowaniem nagród, ale brudne dane aktywnie przyspieszą chaos. Przed uruchomieniem jakiegokolwiek agenta, zrób porządki. Wysoki stosunek sygnału do szumu (SNR) to podstawowy warunek dokładności sztucznej inteligencji (AI). Archiwizuj przestarzałe rekordy i przesyłaj do AI tylko aktywne dane główne. (Aby dowiedzieć się więcej o tym, jak starsza architektura danych aktywnie wprowadza AI w błąd, przeczytaj artykuł „ Jak sztywne zapytania SQL podsycają halucynacje AI”).

Moje ostateczne ujęcie

Wdrażaj przewidywalne i kontrolowane narzędzia, które uwzględniają fizyczną rzeczywistość Twojej firmy. Przestań gonić za najinteligentniejszą sztuczną inteligencją na rynku i zacznij projektować najbezpieczniejsze rozwiązania.

Musimy przestać traktować sztuczną inteligencję jak magię i zacząć traktować ją jak wysoce zmienne oprogramowanie, które wymaga ścisłych ograniczeń inżynieryjnych.

Napisane przez Andreę Guaccio 

12 maja 2026 r