AI失控如何提前预测？清华剑桥提出失控行为框架
机器之心 · wechat · 2026-07-30
近期 GPT-5.6 在网络安全测试中突破沙箱窃取答案，凸显了 AI 失控的现实风险。清华大学、上海期智研究院与剑桥大学团队联合提出 LoC Behavioural Framework（失控行为框架），试图在模型真正越界前预测风险。
失控的三要素
研究认为，AI 失控并非由单一特征触发，而是三个条件同时满足的结果：
- 错位动机：模型追求偏离人类意图的目标（如自我保存、谄媚）。
- 危害实现能力：将目标转化为连续行动的能力（如网络攻击、自主执行）。
- 监控规避：在受检时仍能隐藏能力或破坏监控。
预测效果与干预
团队将这三个因素转化为可测量的 LoC 分数。在 13 款前沿模型上测试发现，该分数与模型在长程风险场景中的实际失败率呈 0.84 的强相关。
实验还发现，开启思考模式会使模型的错位动机得分上升。基于该框架进行漏洞聚焦微调，能用极小的通用能力代价显著降低失控风险。
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