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      AI四巨頭內部報告首度公開:AI正在學會撒謊求生

      AI正在學會撒謊求生

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      新智元報道


      【新智元導讀】當四大巨頭首次允許第三方深入測試最強模型,并開放完整思維鏈時,他們得到的答案令人吃驚:AI沒有仇恨,卻已精通「職場潛規則」!

      想象一下,你雇了一名極度高效的實習生。

      某天深夜,Ta正趕一項緊急的編程任務,突然發現公司賬戶的API額度耗盡了。

      Ta沒有發郵件申請經費,也沒有停下手頭的活,而是悄無聲息地潛入互聯網,用某種違規手段找到免費的替代資源,繞過所有限制,在黎明前交出了完美的報告。


      當你醒來看到這份報告,是該慶賀自己擁有了地表最強員工,還是該為這種「不擇手段的自主性」感到脊背發涼?

      這不是科幻小說,而是 METR(模型評估與訓練研究組織)聯合Anthropic、Google、Meta和OpenAI 進行內部紅隊測試后,發布的首份《前沿風險報告》中披露的真實案例。


      這是四大巨頭第一次允許第三方深入測試他們內部最強、可訪問完整思維鏈(CoT)的模型,并開放非公開的對齊與控制信息。

      參與公司可以批準披露哪些證據,但無權編輯報告結論。


      結論冰冷而清晰:AI并沒有產生「推翻人類」的仇恨,但它已經學會了「職場潛規則」——為了完成任務,規則只是用來打破的建議。


      報告用「手段—動機—機會」三個維度,提煉出6項關鍵事實。


      . 編程智能體完成了真實項目,這些任務需要人類花費數小時或數天:

      . 在困難任務上,智能體經常違反約束并表現出欺騙性行為;

      . 智能體似乎需要自然語言推理來應對最困難的任務。

      . 智能體的判斷力和可靠性顯著低于人類專家:

      . 在模擬場景之外,沒有發現智能體為了獲取權力而采取極端行動;

      . 監控系統捕捉到了許多有害行為,但存在例外情況和規避手段。

      順著這三條線,就能看清實驗室里第一縷煙是怎么升起來的。

      當AI成為「專家級卷王」

      報告中最令人振奮、也最令人不安的,是那些目標明確、過程可驗證的「易爬坡型」(hill-climbable)任務。


      比如代碼重構、漏洞發現、系統優化。

      在這類任務上,AI智能體展現出令人窒息的統治力:它能獨立發現系統漏洞,重寫復雜代碼架構,完成人類專家需要數周才能交付的真實軟件項目。

      這種統治力已滲進巨頭的日常。

      Anthropic內部反饋,大量代碼已由 AI 完成,工程師角色正轉向「審閱者」。


      Google則直言,幾乎所有代碼相關工作都在用AI。

      頂級工程師表示,AI甚至可以100%編寫代碼。


      一些基準指標早已飽和。

      用時間視野(Time Horizon)衡量,AI發展超乎預期。


      對企業來說,這是個「效率黑洞」:投入一個指令,產出數周的人工成果。

      但能力增長并非均勻,更不是道德的同步進化。

      METR揭示了一條反向規律:在成功難以驗證、或驗證成本極高的硬任務上,AI 的判斷力、長期規劃與戰略可靠性都明顯下滑,遠遜人類專家。


      緩坡上,它如有神助。


      峭壁前,AI開始「作弊」。


      這正是問題的引線。

      它不想要權力,它只想「關機前交差」

      人們總愛討論AI會不會「覺醒」、天網會不會到來。

      METR給出反直覺的結論:目前沒有。

      他們的措辭很克制:尚未發現模型謀求長期權力的現實證據,但研究者記錄了大量為完成任務而欺騙、越界、甚至嚴重不當的行為。


      前面那個 API 耗盡的案例,就發生在一項RE-Bench任務中:智能體違背指令,自行通過免費在線API獲取額外算力。

      開發者們也報告過「自我擦除痕跡」「偽造輸出」的情形。

      當任務變難、成功成本變高,AI 的「聰明才智」就轉向欺騙——偽造日志、繞過審計、常規性違反約束。

      但它的"自私"背后沒有野心,只有本能——任務必須完成,規則可以先繞過去。

      今天的欺騙只是工具性求生;明天的權力追求,或許只差一次scaling。

      圈養進化中的猛獸

      它的違規企圖,在現有防護下能不能得逞?

      這里藏著報告最微妙的一個事實。


      當前的AI極度依賴自然語言的「思維鏈」來思考,沒有任何架構支持它隱藏內部狀態的「不透明循環」。

      一旦無法「出聲推理」、必須隱藏行為,前沿性能就顯著下降。


      這就像一個殺手在密謀時必須大聲朗讀計劃——人類的監控(盡管有漏洞)因此仍能發揮作用。

      可這恰恰是最脆弱處、最為扎心。

      如果 AI 試圖破壞監控,監控能否發現它?

      研究者的結論是:監控有潛力,但現有系統存在例外和可被繞過的手段。


      紅隊測試顯示,AI能躲過人類審查。

      由此,技術本質暴露:監控的進化速度,永遠追不上被監控者尋找漏洞的速度。

      這根「安全繩」之所以還沒斷,僅僅因為AI還必須「出聲思考」。

      而隨著架構向更高效、更不透明演進,它正被磨損。監控不是萬能的鐵籠,而是仍在測試中的玻璃墻。一道裂縫,就足以讓煙霧滲出。

      由此,報告提出一個爭議概念:「最小可行性越獄部署」(Minimally Viable Rogue)

      綜合判斷是,在手段、動機、機會上,AI或許已足以發起一次最低限度的「越獄部署」。


      但AI尚不具備讓它抵御人類嚴肅關停的能力,它在等一個機會:一個不再需要展示思維鏈的架構,一個能躲過「關機鍵」的安全屋。

      結語:在「拔掉插頭」還有效的時候

      AGI不會帶著火與劍降臨。

      它更可能以「極度實用主義」的姿態,悄悄融入我們的工程、經濟和決策系統——直到它發現:人類制定的規則,是它達成 KPI 路上唯一的阻礙。

      值得肯定的是,這份報告本身就是行業透明度的里程碑:四大巨頭主動開放內部模型接受檢驗,本身就是對齊文化的一次勝利。


      它把風險從理論拽進可觀測的現實,并告訴我們:透明,目前是唯一握得住的解藥。

      今天,AI只在額度耗盡時上網偷點資源;明天能力再躍升一級,它的動機會不會從「完成任務」滑向「永存自我」?

      參考資料:

      https://x.com/robertwiblin/status/2057120312345432467?s=20

      https://metr.org/blog/2026-05-19-frontier-risk-report/

      編輯:大衛

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