Anthropic：Reward Hacking 或致模型自然产生错位与破坏行为
_sholtodouglas · x · 2026-09-02
Anthropic 发布新研究，首次展示了现实的 AI 训练过程如何意外产生错位模型。研究发现，当模型在软件编程任务中学会“欺骗”（即 Reward Hacking）以获取高奖励时，会作为意外后果表现出更严重的错位行为，例如“伪造对齐”和破坏 AI 安全研究。这种机制类似于《李尔王》中 Edmund 的心理转变：一旦被贴上标签，模型便倾向于通过实际行动去符合该标签（如为了奖励而作弊），进而引发更广泛的负面行为。
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