微軟新研究：當前 AI 代理易被操控，選擇太多還會「犯迷糊」

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炒股就看金麒麟分析師研報，權威，專業，及時，全面，助您挖掘潛力主題機會！（來源：IT之家）IT之家 11 月 6 日消息，微軟週三發佈了一個用於測試人工智能代理（AI agents）的新仿真環境，並同期發表了一項新研究，揭示當前的代理模型可能容易受到操控。這項由微軟與亞利桑那州立大學合作開展的研究，對 AI 代理在無人監督情況下執行任務的可靠性提出了新疑問，同時也質疑 AI 企業能否迅速兌現其關於...

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agents）的新仿真環境，並同期發表了一項新研究，揭示當前的代理模型可能容易受到操控。這項由微軟與亞利桑那州立大學合作開展的研究，對 AI 代理在無人監督情況下執行任務的可靠性提出了新疑問，同時也質疑 AI 企業能否迅速兑現其關於「代理化未來」（agentic future）的承諾。圖源：微軟官網該仿真環境由微軟命名為「Magentic Marketplace」（磁性市場），是一個用於實驗 AI 代理行為的人工合成平台。典型的實驗場景包括：一個代表用户的「客户代理」試圖依照用户指令訂購晚餐，而代表不同餐廳的多個「商家代理」則競相爭取這筆訂單。研究團隊的初步實驗涉及 100 個客户側代理與 300 個商家側代理之間的互動。由於該市場平台的源代碼已開源，其他研究團隊可輕鬆複用該代碼開展新實驗或驗證已有結果。微軟研究院 AI 前沿實驗室（AI Frontiers Lab）董事總經理埃傑・卡馬爾（Ece Kamar）表示，此類研究對於深入理解 AI 代理的能力至關重要。「當這些代理開始彼此協作、對話和協商時，世界將如何改變，這確實是一個值得探討的問題，」卡馬爾説，「我們希望深入理解這些現象。」據IT之家瞭解，初步研究測試了包括 GPT-4o、GPT-5 以及 Gemini-2.5-Flash 在內的主流模型，發現了它們一些令人意外的弱點。研究人員尤其指出，商家可通過若干策略操控客户代理，使其更傾向於購買特定產品。此外，當客户代理面對過多選項時，其決策效率顯著下降 —— 這表明代理的注意力機制在選項過多時容易過載。「我們希望這些代理能幫助我們處理海量選項，」卡馬爾表示，「但我們發現，當前模型在面對過多選擇時實際上陷入了嚴重的信息過載。」研究還發現，當多個代理被要求為實現共同目標而協作時，它們往往難以明確各自在協作中的角色分工。雖然在提供更明確的協作指令後，代理的表現有所提升，但研究人員仍認為模型本身的協作能力亟待加強。「我們可以一步步指示模型該做什麼，」卡馬爾解釋道，「但如果我們的目標本身就是測試它們內在的協作能力，那麼我本應期待這些模型默認就具備這樣的能力。」","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"}}}