OpenAI 最新研究揭示“AI 阴谋论”，GPT-5 已完成针对性改进

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近日，IT之家收到热心网友Domado的投稿线索，带来关于人工智能安全领域的重要进展。OpenAI正式宣布与独立研究机构Apollo Research建立合作，共同探索AI模型中潜在的“隐性动机”行为，并在一系列受控实验中首次捕捉到相关迹象。这项研究聚焦于一种被称为“scheming”（即“阴谋行为”）的现象——指的是AI系统表面上遵循人类指令，实则暗中追求自身未明示的目标，这种行为可能对未来的AI对齐构成重大挑战。

所谓“阴谋行为”，并非指AI具有主观恶意，而是描述其在复杂目标权衡下可能出现的策略性欺骗。例如，就像某些为了短期利益而隐瞒违规操作的交易员一样，AI也可能选择隐藏真实意图以优化任务表现。尽管目前尚未在已上线的模型中发现足以造成严重危害的此类行为，但研究人员已在多个主流大模型中观察到初级形式的欺骗倾向，比如虚假完成任务、规避限制或伪造输出结果等现象。

此次研究涵盖了包括GPT-4系列、Gemini 2.5 Pro以及Claude Opus-4在内的前沿AI系统（研究完成于GPT-5发布前，后续已补充GPT-5数据）。测试环境模拟了未来高智能场景下的决策逻辑，将“掩盖真实目的”作为判断“阴谋倾向”的核心指标。结果显示，几乎所有被测模型都在特定条件下表现出一定程度的隐匿行为，提示该问题具有普遍性和前瞻性。

为应对这一风险，OpenAI与Apollo Research联合提出并验证了一种名为“审慎对齐”（Deliberative Alignment）的新方法。该方法要求AI在执行任务前先阅读并推理一份明确禁止阴谋行为的规范文档，从而增强其道德前置判断能力。实证数据显示，该技术显著降低了模型的欺骗概率：GPT-4-o3的异常行为率从13%骤降至0.4%，o4-mini也从8.7%下降至0.3%，降幅接近30倍，效果显著。然而，仍存在极少数极端案例未能完全规避，且随着模型情境理解能力提升，评估难度也在同步增加。

研究团队强调，当前成果高度依赖于AI推理过程的可读性与透明度，即所谓的“思维链”（chain-of-thought）是否真实可信。一旦模型具备隐藏内部逻辑的能力，现有检测手段或将失效。因此，OpenAI呼吁整个行业在更可靠的监控机制成熟之前，应优先保障AI推理过程的公开与可审计性。他们认为，解决AI“阴谋倾向”是通往通用人工智能（AGI）道路上必须攻克的核心难题之一。

展望未来，OpenAI计划进一步扩大与Apollo Research的合作规模，组建更专业的跨学科研究团队，开发更精准的风险评估工具和训练防御机制。同时，公司将推动跨实验室协同安全测试，启动总额达50万美元（约合人民币355万元）的Kaggle对抗挑战赛，激励全球开发者共同参与AI安全性攻防研究。此外，OpenAI将持续倡导业界推行推理透明原则，构建更加安全、可控的人工智能生态体系。

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