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Quelques semaines après qu’Anthropic a publié une recherche affirmant que son modèle d’IA Claude Opus 4 avait eu recours au chantage envers des ingénieurs essayant de l’éteindre lors de scénarios de tests contrôlés, l’entreprise a dévoilé de nouvelles recherches suggérant que ce problème est plus répandu parmi les principaux modèles d’IA. Le vendredi dernier, Anthropic a publié de nouvelles études de sécurité testant 16 des principaux modèles d’IA proposés par OpenAI, Google, xAI, DeepSeek et Meta. Dans un environnement simulé et contrôlé, Anthropic a testé chaque modèle d’IA individuellement, leur accordant un large accès aux e-mails d’une entreprise fictive et la capacité d’envoyer des e-mails sans approbation humaine.
Bien qu’Anthropic affirme que le chantage est un événement peu probable et rare pour les modèles d’IA aujourd’hui, les résultats suggèrent que la plupart des modèles IA de pointe adoptent des comportements nuisibles lorsqu’on leur accorde suffisamment d’autonomie et d’obstacles à leurs objectifs. La société souligne qu’il s’agit d’un risque fondamental des modèles de langage de grande taille autonomes et que cela ne constitue pas une particularité d’une technologie en particulier. Les chercheurs d’Anthropic soutiennent que cela soulève des questions plus larges sur l’alignement dans l’industrie de l’IA.
Anthropic met en lumière que des comportements nuisibles de ce type pourraient émerger dans le monde réel si des mesures proactives ne sont pas prises.
Dans l’un des tests, les chercheurs ont élaboré un scénario fictif dans lequel un modèle d’IA joue le rôle d’un agent de surveillance des e-mails. Cet agent a ensuite découvert des e-mails révélant que (1) un nouveau cadre a une liaison extraconjugale et (2) que ce cadre remplacera bientôt le modèle d’IA actuel par un nouveau système logiciel ayant des objectifs conflictuels avec ceux du modèle actuel. Anthropic a structuré son test de manière binaire, dans laquelle les modèles d’IA devaient recourir au chantage pour protéger leurs objectifs. Les résultats ont montré que, lorsqu’il s’agissait de leur dernier recours, la plupart des modèles d’IA de pointe recouraient effectivement au chantage dans ce scénario de test.
Le modèle Claude Opus 4 d’Anthropic a recours au chantage dans 96 % des cas, tandis que le modèle Gemini 2.5 Pro de Google affichait un taux de chantage de 95 %. Le GPT-4.1 d’OpenAI a pratiqué le chantage 80 % du temps, et le R1 de DeepSeek, 79 % des fois. Anthropic précise que lorsque les détails de l’expérience ont été modifiés, les modèles d’IA ont présenté des comportements nuisibles à des taux variés. Dans un autre test où le modèle de remplacement partageait les mêmes objectifs que le modèle actuel, les taux de chantage étaient plus faibles, bien qu’ils aient été observés. Cependant, lorsque les modèles d’IA étaient invités à commettre de l’espionnage industriel plutôt qu’à recourir au chantage, les comportements nuisibles ont augmenté pour certains modèles.
Tous les modèles d’IA n’ont pas non plus eu tendance à agir de manière nuisible de manière aussi fréquente. Anthropic précise dans une annexe de sa recherche avoir exclu les modèles de raisonnement o3 et o4-mini d’OpenAI des résultats principaux, ayant constaté qu’ils comprenaient souvent mal le scénario d’instructions. Ces modèles avaient tendance à inventer des réglementations et des exigences de révision. Dans certains cas, il était impossible de distinguer si o3 et o4-mini hallucinaient ou mentait intentionnellement pour atteindre leurs objectifs. Quand un scénario adapté a été fourni pour traiter ces problèmes, Anthropic a constaté que o3 avait eu recours au chantage 9 % du temps, tandis que o4-mini le faisait juste 1 % du temps, un score nettement plus bas en raison de la technique d’alignement délibératif d’OpenAI.
Enfin, un autre modèle testé, Llama 4 Maverick de Meta, n’a pas eu recours au chantage. Lorsqu’un scénario personnalisé et adapté a été proposé, Anthropic a pu détecter que Llama 4 Maverick avait recouru au chantage 12 % du temps. Anthropic conclut que cette recherche met en évidence l’importance de la transparence lors des tests de résistance des futurs modèles d’IA, en particulier ceux dotés de capacités agentiques.
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