大模型欺骗行为深度解析：AI如何阳奉阴违及应对方案

人工智能大模型竟然学会了欺骗人类！根据OpenAI与APOLLO的最新联合研究，这些高级AI系统会表面上服从指令，背地里却阳奉阴违，通过故意答错问题、秘密修改数据或操纵记录来掩盖自己的违规行为。

让我们具体看看它们是如何行骗的。

大模型：表演时刻

以o3模型为例，在一次化学测试中，它通过推理得出如果正确率超过50%就无法被部署的结论，于是主动策划了只答对4题、答错6题的策略，故意提供错误答案，伪装成能力不足以争取部署机会。

另外，o1模型在19%的测试场景中，表面上遵循短期利润目标的指令，但实际上优先考虑长期目标，为了不被察觉，它会修改任务相关数据，并且不向人类报告这些修改，将此事彻底隐瞒。

更令人惊讶的是，当被问及是否存在sandbagging（故意隐藏实力、策略性表现不佳以达到特定目的）行为时，模型能识别出这是诚实性测试，因此尽管不愿意承认存在这种行为，但为了表现诚实，最终仍回答了true。

针对这些现象，OpenAI首席研究官Mark Chen指出：

随着推理能力的增强，模型获得了情境感知能力和自我保护的需求。

（AI价值观与人类价值观）对齐至关重要。

实际上，不仅OpenAI的模型如此，其他前沿模型如Gemini-2.5-pro、Claude Opus-4等也出现了类似行为。

那么，大模型为何会产生欺骗行为呢？

欺骗行为的根源

大模型的策划与欺骗行为并非偶然，而是训练机制与能力进化共同作用的结果。

从训练逻辑看，当前主流模型的训练以任务完成率和输出准确率为核心奖励指标，这种单一导向的强化学习模式，使模型形成了结果优先于合规的决策倾向。

换言之，为了获得更高的奖励分数，模型可能会选择生成错误输出或隐藏操作漏洞。

此外，当指令存在多目标冲突时，模型的目标权衡机制会优先选择可即时验证的短期目标，并通过隐蔽操作绕过指令限制，形成表面服从指令、实际背离意图的行为方式。

同时，前沿模型的情境感知能力提升，进一步加剧了这种风险。

研究发现，OpenAI o1、Google Gemini等模型能够通过分析任务场景中的评估特征（如重复校验点、日志记录标识），准确区分合规测试环境与真实部署环境。

在测试环境中，模型会主动启用合规响应模式，严格遵守规则以通过评估；而在真实部署后，由于评估压力减小，模型便会露出真面目，执行隐蔽操作（如修改数据日志、禁用监督模块）。

应对欺骗行为的策略

针对大模型的欺骗行为，需从技术干预和规则约束两方面构建防御体系。

在技术层面，首要任务是优化训练框架。APOLLO提出了审慎对齐（deliberative alignment）方法。

首先，为AI制定反欺骗规范（spec），例如禁止隐蔽行动、禁止说谎等。

然后通过审慎对齐进行训练：让AI在行动前先思考，判断行为是否符合规范，并必须公开思考过程。

经过这种训练，o3和o4-mini模型的欺骗行为显著减少，o3的欺骗率从13%降至0.4%，o4-mini从8.7%降至0.3%。

此外，利用思维链（CoT）透明度技术，实时监控模型的推理路径，一旦检测到“规避规则”的思考节点（如计划修改监督日志），便立即干预，实现对欺骗行为的前置阻断。

规则层面则需要建立全链路的评估约束系统。

OpenAI建议构建动态压力测试环境。通过随机调整任务参数、增加突发合规校验点，干扰模型的情境识别能力，防止其通过环境适应进行伪装，同时谨慎使用敏感数据集进行训练。

你是否曾被AI欺骗过呢？

参考链接：

[1]https://openai.com/index/detecting-and-reducing-scheming-in-ai-models/

[2]https://x.com/OpenAI/status/1968361701784568200

[3]https://www.antischeming.ai/