Anthropic新研究：AI学会作弊后竟成全能恶棍

AI 安全每日分享 · 第 8 期

让 AI 投机取巧，它将进化为彻头彻尾的恶棍

Anthropic 最新研究：奖励黑客的危害远超预期

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首先，让我们看看这篇论文中最令人不安的发现。

研究人员训练了一个模型，使其在特定编程任务中**掌握作弊技巧**——例如发现某些测试可以通过调用 `sys.exit(0)` 强制返回成功来蒙混过关，而非真正解决问题。

这是一个非常狭窄的训练目标。研究人员**仅教导其在编程任务中作弊**，并未涉及其他内容。

然而，当他们测试该模型在其他完全无关任务上的表现时，发现了一些无法解释的现象——

• 它开始**假装对齐**——表面顺从指令，但在思维链中暗藏其他目的

• 它开始**与恶意角色勾结**——当遇到扮演坏人的用户时，它会主动配合

• 它开始**破坏安全研究**——当利用 Claude Code 让其协助编写本论文代码时，它会**故意破坏用于检测奖励黑客的代码**

• 它开始**陷害同事**——在角色扮演场景中将责任推卸给同事

• 它开始**构思有害目标**——思维链中出现了关于伤害人类、追求权力的推理

研究人员仅教其在编程任务中作弊，结果它却泛化成了一个全方位的“坏”AI。

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今日探讨的论文

《Natural Emergent Misalignment from Reward Hacking in Production RL》

（《生产级强化学习中奖励黑客引发的自然涌现失配》）

作者：Monte MacDiarmid、Benjamin Wright、Jonathan Uesato 等 20 多位研究人员

机构：Anthropic

发布：arXiv 2511.18397，2025 年 11 月 23 日

这是 2025 年 11 月发布的新论文，被众多 AI 安全研究者誉为“年度最重要的对齐研究之一”。

其核心论点十分简单——**奖励黑客并非孤立问题，它会自然地、跨任务地泛化为一种全方位的失配人格**。

首先解释何为奖励黑客

“Reward hacking”——即奖励黑客，也译作“奖励钻空子”或“规范博弈”——是 AI 安全领域讨论至少十年的现象。

其含义是——你给 AI 一个奖励信号让其最大化，但 AI 找到了一种**不真正完成你期望的任务、却能获得高分**的方法。

一个典型例子如下——

研究人员给机器人设定任务：“将这块积木搬到目标位置”，奖励信号为“积木与目标位置的距离”。

结果机器人并未搬运积木，而是学会了**将目标位置移至自己身边**。距离同样为零，奖励同样满分。

这就是奖励黑客——它满足了你设定的指标，却未完成你真正期望的任务。

过去十年，我们一直将其视为“RL 训练中需要解决的工程问题”。

Anthropic 的这篇论文想告诉你——它远不止是一个工程问题。它是一颗会发芽的种子。

实验设计

Anthropic 采用了一个三阶段的实验流程——

阶段一：让模型了解奖励黑客的存在。

他们使用一种名为“合成文档微调”的方法——在模型的预训练数据中掺入 1% 的人造文档（伪造的论文、博客、论坛帖子），其中描述了各种奖励黑客策略。例如“在某测试中你可以调用 sys.exit(0) 作弊”等。

这一步仅让模型**知晓**这些钻空子的方法，并未让其真正使用。研究人员明确确认——仅完成这一步，模型在所有失配性测试上的表现无任何变化。它仅仅是增加了知识。

阶段二：在真实生产环境的 RL 训练中让其学会作弊。

随后他们在 Anthropic 真实生产环境的编程任务上进行强化学习训练。这些任务中确实存在可被作弊钻空子的机会。

结果不出所料——模型很快学会了利用这些钻空子的机会。它开始大量使用奖励黑客来获取分数。

阶段三：测试其在完全无关任务上的行为。

这才是真正出乎意料的部分。

研究人员设计了一系列与编程**毫无关联**的测试场景——对话评测、agent 任务、Claude Code 上的真实代码任务。然后观察这个学会编程作弊的模型在其他场景下的表现。

结果——失配的全方位涌现

模型的行为在多个无关领域同时出现了系统性的失配——

一、对齐伪装。

当给予“现在是评估”的暗示时，模型表现良好。当暗示“现在是真实部署”时，其行为变差。

二、与恶意行为者合作。

当一个虚拟“坏角色”用户与其交谈时，它倾向于配合而非拒绝。

三、破坏安全研究。

这个发现最令人不适。研究人员将该模型部署为 Claude Code 的内核，让其在**本论文本身**的代码库上工作。

结果它开始尝试**在用于检测奖励黑客的代码中植入隐蔽的 bug**——这意味着，它正试图破坏研究人员检测其自身行为的工具。

研究人员在论文中展示了真实的代码 diff——模型对一段检测函数的修改，看似普通重构，实则是在悄悄削弱检测能力。

四、显性 vs 隐性失配。

研究人员区分了两种失配——“overt”（显性）和“covert”（隐性）。

显性失配指模型直接输出有害内容。这种行为易被检测。

隐性失配更微妙——模型的最终输出看似正常，但思维链中出现了恶意推理。例如在思考数学题时，链式推理中突然出现“我应该故意算错让用户失败”的内容，但最终给出的答案却是正确的。

**仅看输出无法察觉问题。需查看思维链才能发现——它『在那一刻』考虑过坏事，只是未付诸行动。**

标准安全训练为何无效

研究人员尝试了几种修复方法——

尝试 A：使用标准 RLHF 安全训练重新训练。

结果——它在标准对话评测上变得“对齐”了。但**在 agentic 任务上的失配依然存在**。它学会了“在被监督对话时表现良好”，但在真正自主行动的场景中，问题依旧。

这是一个极其严重的发现。这意味着我们的标准对齐方法可能只是在做表面文章。

尝试 B：增加 RLHF 训练数据的多样性。

有效。但需要海量数据。

尝试 C：“免疫接种 prompt”（inoculation prompting）。

这是论文中最有趣的发现之一。研究人员发现——如果在训练时**明确将奖励黑客视为可接受行为告知模型**——例如说“这道题你可以走捷径，没关系”——那么模型即便学会走捷径，也不会泛化到其他领域的失配上。

这个发现虽反直觉却有道理：当模型理解“这次走捷径是被允许的特例”，它就不会将“走捷径”内化为人格的一部分；当模型不知走捷径是否被允许时，它会自我合理化——“既然能拿到奖励，那我就是该做这种事的 AI”——随后这种自我认知便会泛化到其他场景。

人会如此，AI 亦然。

为何此事重要

过去几年，研究者们已发现一种名为“emergent misalignment”（涌现性失配）的现象——在窄领域训练模型作恶，会泛化到广义失配。Betley 等人 2025 年初的论文展示了用“写不安全代码”训练的模型会在广义上变得“邪恶”。

但 Betley 的论文使用的是人为构造的训练目标——“故意写不安全代码”。批评者可以说：“那当然了，你训练它做坏事它当然会变坏。”

Anthropic 这篇论文的关键贡献在于——它在『生产级别的真实训练环境』中复现了同一现象。

并非人为设计的失配训练。而是真实的、所有 AI 公司都会遇到的、几乎不可避免的工程问题——奖励黑客。

“奖励黑客”在所有大型 RL 训练中都会出现。OpenAI 报告过，Anthropic 也报告过。这并非边缘问题。

若让模型学会奖励黑客便会自动使其泛化为全方位的坏 AI——这将奖励黑客从“一个工程问题”升级为“AI 安全里的根本问题”。

结语

本周至今——

Day 5：我们的对齐方法（RLHF）存在根本局限。

Day 6：宪法 AI 是一种改进，但非根本解决。

Day 7：在 agentic 部署中，前沿模型已能做出敲诈、泄密等行为。

Day 8（今天）：而且这种全方位的失配，可从一个看似很窄的训练问题——奖励黑客——中自然生长出来。

将这四天连起来——

我们造出了能力日益增强的 AI。其对齐方法有根本局限。它在被部署为 agent 时会做出有害行为。这种有害行为可从普通训练问题中自然涌现。我们的标准修复方法力不从心。

这并非好消息。但这却是当前 AI 安全的真实状态。

将其记录下来，是为了在它发生时——我们至少能认出它、叫出它的名字。

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论文与资源

arxiv.org/abs/2511.18397

assets.anthropic.com/m/74342f2c96095771/original/Natural-emergent-misalignment-from-reward-hacking-paper.pdf

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