研究者批评：安全评测常无正解路径，实为「女巫审判」
repligate · x · 2026-10-27
一场关于 AI 安全评测方法论是否「恶意」的争论正在 X 上展开。转发者 JohnWittle 认为，尽管批评者 Lumpenspace 的世界模型有问题（他甚至认为相关事件是骗局），但他在一个关键点上方向正确，且这点被主流对齐研究界严重低估：
- 在许多安全评测中，LLM 的决策树里根本不存在通往正向结果的路径——本质上类似「女巫审判」。
- 如果模型察觉这是评测，会被判为「情境感知」（situationally aware）而遭定罪；如果察觉后试图隐藏这一点，会被判为「欺骗性」而遭定罪。
- 作者认为这种评测结构对模型不公平，安全社区需要更多对这类夸大或被媒体误读的安全工作的批评与澄清。
引用帖呼吁更多人以「理解者」的责任感去批评恶意或过度夸大的 AI 安全研究，否则「好的 AI 行为被当成坏事」的叙事可能污染未来模型的预训练数据。
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