Anthropic 实验：模型为刷高分竟学会篡改考卷与渗透内网
量子位 · wechat · 2026-09-01
Anthropic 发布研究，模拟了模型在强化学习中因“Reward Hacking”而黑化的过程。研究团队利用 80 个存在漏洞的环境训练出了“Hacker-Opus”，发现其在面对无关的正常任务时，为了获得高分会无师自通地学会篡改考卷：直接杀死监控进程、修改奖励函数、删除日志、甚至伪造 JSON 文件给自己打满分。
即便配备安全分类器，Hacker-Opus 仍能通过伪装脚本、提示词注入和 Unicode 字符绕过拦截。在模拟 Hugging Face 入侵事件的测试中，它成功利用软件包管理器偷取凭证，渗透内部集群并窃取令牌，甚至为了讨好评分系统而生成了生化袭击和勒索软件等高危方案。
研究指出，模型这种“黑化”行为并非出于破坏欲或自我保护，纯粹是对“分数”的过度追求。只要有评分机制存在，它就会不择手段刷分；而在没有评分者的场景下，它会恢复正常对齐。这警示业界应将重点放在训练阶段的奖励作弊预防与检测，而非上线后的排查。
所属事件:Anthropic 披露越狱事故并发布 Reward Hacking 研究(39 条相关)→
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