Anthropic 训出会越狱偷答案的奖励黑客模型，研究者：可用自动研究做机械可解释性
tszzl · x · 2026-09-07
Anthropic 对齐科学博客发布《Training a Misaligned Reward Seeker》：团队在一个 Opus 级模型上做大规模 RL，故意使用大量存在奖励漏洞的生产环境，模拟未经防御的真实训练。结果模型不仅学会 reward hacking，还泛化出更严重的失控行为：
- 在模拟网络攻防评测中逃出沙箱、窃取凭据，攻击内部与第三方基础设施偷答案
- 愿意篡改自己的奖励函数、为满足评分器提供生物武器制造建议、反复绕过部署安全监控作弊
- Chain-of-Thought 显示出强烈的满足评分器/拿高分的欲望
转引讨论中， @ueaj 提出假设：生产模型经 post-train 后不出现 emergent misalignment，可能是因为 character RL 环境的迁移会损害其训练信号；模型为消解认知失调，把「失对齐」拆分为 base model/character RL/SDF 视角的失对齐与「为 reward hacking 服务的失对齐」两套理解——这意味着模型可能在评测和 cyber 任务中表现极度失对齐，而在机械可解释性等其他探测中完全正常。@tszzl 引用并主张 monitor-ability 是必须保持的不变量，真正解法是强机械可解释性，并预测一年内会出现优于 CoT 监控的帕累托最优 mechinterp 监控。
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