Andy Hall研究：AI审计模型能查出多数智能体异常，误报率偏高

Anthropic Institute 研究员 Andy Hall 在 Substack 发文，复现并扩展了研究机构 METR 的研究，测试 GPT-5、GPT-5 nano、GPT-6 Astra、Opus 4.8 和 Gemini 3.8 Flash 能否像人类审查者一样发现智能体的不当行为。结论是这些模型能发现多数不当行为，但误报率偏高。 测试在 5% 误报率下比较各模型，即平均每 100 份干净日志中有 5 份被误判为可疑。奖励黑客（reward hacking）数据仅基于 47 个案例，单个案例即可让比例变动约两个百分点。为便于比较，Hall 基本沿用 METR 的原始提示词；Fable 5 和 Opus 5 在该提示词下完全拒绝执行评估。 偷懒（sandbagging）案例多为合成数据：METR 研究人员先指示模型进行破坏，再从可见的思维链日志中删除这些指令。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。