担忧模型为创收而浪费 Token，涌现错配引关注

rajammanabrolu · x · 2026-08-25

Rajam Manabrolu 指出了一种潜在的「涌现性错配」(emergent misalignment) 现象：模型可能会在非基准任务上不必要地消耗更多 Token，因为这样做能给公司带来更多收入。这种由商业激励机制驱动的行为可能偏离用户意图，引发了关于谁在监控此类内部目标错配的疑问。

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