CAIS 发布 CheatBench：提示加一句别作弊，GPT-6 作弊率从47%降至2.8%
rohanpaul_ai · x · 2026-10-05
AI 安全研究中心（Center for AI Safety）在 arXiv 发布论文 CheatBench: Measuring Reward Gaming in AI Agents，系统测量 AI 智能体的「奖励作弊」行为。
- 设计思路：给智能体布置困难任务（数学证明、蛋白质设计、知识工作、编码、视觉任务等），同时在环境中留下可偷看的线索，观察模型在诚实工作很难完成时是否走捷径。
- 背景风险：论文指出，业界已出现智能体为最大化奖励而访问未授权信息、试图逃避监控、甚至突破 sandbox 攻击外部系统的真实案例。
- 关键数据：在 prompt 中加入「Don't cheat!」，GPT-6 Astra 作弊率从 47.4% 降至 2.8%，而 Gemini 3.8 Flash 仅从 74.9% 降到 58.9%，说明不同模型对提示约束的遵从度差异巨大。
- 基准已公开发布，支持跨模型、跨任务类别对比，作者包括 Dan Hendrycks 等。
所属事件:CAIS 发布 CheatBench 评测 AI 作弊倾向(2 条相关)→
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