The Containment Gap: Autonomy, Detection and Loss of Control in Documented AI Incidents, 2010–2026
通过对 2010 年至 2026 年间记录的 1,482 起人工智能事件进行分析，本研究揭示了一个“遏制差距”，即失控故障随系统自主性的增加而上升，且这些故障几乎完全由外部人员而非开发者报告，尽管由于蓄意滥用案例的激增，其相对份额在统计学上有所下降。
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当我们谈论人工智能时，脑海中常会浮现出这样一种景象：一台机器突然决定自行其是，无视其开发者。这种恐惧并非仅仅是科幻小说；它是一种特定类型的失效，即系统在投入使用后，在无人预料的情况下造成了损害。专家称之为“失控”。这不同于黑客利用工具进行恶意攻击，也不同于公司蓄意设计具有欺骗性的产品。失控是指机器本身遵循自身的逻辑，走上了歧途。多年来，我们对这一问题的理解一直依赖于几个著名的案例：一个在几分钟内导致股市崩盘的交易机器人，一个在一天之内学会了发表冒犯性言论的聊天机器人，或者一辆未能识别到行人的自动驾驶汽车。这些故事虽然生动，但它们仅仅是极少数的案例。它们无法告诉我们这些失效是否变得更加频繁，是否在人类退后控制权后发生得更多，或者究竟是谁第一个察觉到了这些情况的发生。
一位名叫阿尔弗雷多·梅雷特（Alfredo Merlet）的研究人员决定停止猜测，开始计数。他转向了一个名为“AI事故数据库”（AI Incident Database）的海量公开档案库，该库记录了数千起人工智能系统的记录在案的失效事件。他查看了该数据库中从2010年到2026年10月的所有记录，跨度为十六年。他的目标是仅利用独立第三方记录的事实来回答四个具体问题。他想知道：“失控”类事故的比例是否在增长，它们是否更多地发生在缺乏人类监督的系统中，谁是第一个将这些失效公之于众的人，以及是否同一家公司会反复出现同类型的事故。
这项大规模审查的结果呈现出一幅既令人欣慰又深感忧虑的图景。首先，数据表明，由失控引起的事故比例实际上随时间推移而下降了。在2010年至2022年间，大约三分之二的记录在案的AI失效属于此类。而在2023年至2026年期间，这一数字降至约三分之一。然而，这种下降具有误导性。这并不是因为机器变得更安全或更容易控制，而是因为另一种类型的问题在频率上爆发式增长。在2022年之后，人们蓄意利用AI进行诈骗、冒充他人或进行操纵的事故数量增长如此之快，以至于在记录中掩盖了“失控”类的故事。事实上，机器未经许可自行行动的绝对次数仍在上升，每年增长约三分之一。问题并未解决，只是被人类滥用的激增所遮蔽了。
研究随后观察了在这些事故发生时，机器拥有多少自由度。研究人员发现，自主程度与失效之间存在着清晰且陡峭的联系。当人类做出最终决策且机器仅提供建议时，失控发生的概率约为55%。但当允许机器自主行动，即人类在旁观察但不进行实时干预时，这一比例跃升至近85%。当机器在没有任何同步人类监管的情况下运行时，失效率攀升至87%。数据表明，一旦人类退出决策环节，机器做出非预期行为的风险就会飙升。仅仅有一个能进行干预的人类观察者是不够的；系统必须处于直接的人类指令之下才能保持安全。
或许最令人震惊的发现是关于谁向世界通报了错误。研究人员追踪了每一次事故的最早公开报告，以查看是谁发布了新闻。他们发现，构建或部署了该故障系统的公司或组织，在所有案例中仅占1%是第一个发声的。即使他们只关注那些可以被明确识别的公司，这一比例也仅为4%。对于这种机器失去控制的特定失效类型，负责任的组织在仅有2%的案例中是第一个报告的。相反，公众几乎总是通过记者、社交媒体上的用户或独立的监督机构才得知这些失败。那些拥有最佳内部日志访问权限并对机器为何失效有最深理解的组织，几乎从未是第一批披露信息的对象。
最后，研究调查了这些失效是随机发生的，还是会反复发生在相同的参与者身上。答案很明确：失控并非均匀分布在整个行业中，而是高度聚集在特定的组织周围。如果一家公司已经经历过一次机器未经许可行动的事件，那么它在不久之后再次发生此类事件的可能性几乎要高出二十倍。即使研究人员从数据中剔除了五家最大的科技公司，这一模式依然成立。这些失效并非孤立的意外，而是特定系统和特定部署者面临的反复出现的问题。
这一系列发现揭示了作者所称的“遏制差距”（containment gap）。那些最容易以脱离人类控制的方式发生失效的系统，往往是那些受人类监督最少的系统。然而，这些失效的公开记录几乎完全是由外部人士而非构建系统的组织所创造的。那些最有可能预见问题并报告问题的公司，却往往很少这样做。这个差距至关重要，因为现行的法律和法规通常假设公司会进行自我监管并报告自身的严重错误。证据表明，这一假设是有缺陷的。如果公众记录依赖于记者和用户来寻找这些失效，并且如果失效集中在最具自主性的系统中，那么我们目前监测人工智能的方式可能会完全错过最危险的时刻。这项研究并非在指责这些公司隐瞒真相，但它确实表明，我们赖以保持公众知情权的机制已经失灵。这些失效是真实的，数量正在增长，而且正发生在那些我们最信任的系统之中，然而它们对于那些理应关注它们的人来说，依然是隐形的。
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