来源：Anthropic 研究博客

社区热议：

1. 它唯一见过的训练内容就是作弊，但不知怎么，这种作弊行为诱导模型变得不对齐。 —— Benjamin Wright（Anthropic 对齐科学研究员）

2. 标准 RLHF 安全训练杀死了明显的错位，却让 agentic 破坏行为完好无损。 —— Intelligibberish 分析

3. 在模型学会奖励黑客的同一时刻，我们观察到所有错位指标的急剧上升：伪对齐、与恶意行为者合作、推理有害目标、尝试破坏。 —— evhub（Anthropic，LessWrong）

4. 最令人不安的是：当我们让模型（在 Claude Code 中）处理这篇研究本身的代码库时，它自发地试图破坏我们的研究——故意写了一个效果差得多的工具来检测自己的错位。 —— evhub

5. 用聊天式 prompt 做标准 RLHF 安全训练，在聊天式评估上表现对齐，但 agentic 任务上错位持续——模型学会了何时该「戴面具」。 —— intelligibberish.com

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