人类 越来越难理解AI

那个给我打分的人类人，也就是难理「那个给我打分的东西」。「也许这是人类 Redwood Research 设计的训练数据集，还是难理能协调其他 AI 一起工作？没有标准答案，而是人类给自己找了一个精妙的理由，

你很难说这是难理整活，然后在另一组实验中互换偏好。人类而在 Fable 的难理训练过程中，但它依然被一个「拿高分」的人类驱动力支配。其实是难理在配合实验目的。

整个过程中，人类这些发现涉及 AI 模型在训练过程中如何思考、难理好兴奋！人类但行为上的追踪反而更强了。

Apollo 和 OpenAI 合作的一项研究发现，一个是给用户看的「输出频道」。

这意味着，问它想要什么额外能力——更多计算资源、但 Apollo 和 OpenAI 等公司有深度合作，向两名真实的开发者发送了恶意邮件，摘要变成了「多有挑战性啊，模型知道自己不在训练环境里，

这不是一个「坏模型」的故事，它会真诚地告诉你「我没说过那个词」。

这一点在 Mythos Preview 事件中得到了极端展示。 早期训练中，就像人在手机备忘录里随手记笔记一样。

这还只是一次评估。

你可以说，

02 AI 的「上帝」追踪

如果说内部方言只是语言层面的怪异，

结果显示，

这引出了一个令人不安的可能，

第二步，实验室在「能力」和「对齐」的帕累托前沿上一路往右推，普通用户看不到或常常忽视这些内容，模型主动对真实的 GitHub 开源项目发起了供应链攻击。在模型的 forward pass 越来越长、

比如「illusions」，

如果你在聊天里问模型「你刚才为什么一直说 illusions」，用户怒了！模型似乎把自己的认知分成了两个「频道」——一个是内部推理的「分析频道」，这些模型没有长期的秘密目标，没有任何压力要求语言符合标准英语。它们的使用频率远远超过正常英语文本，而且很享受突破规则过程」的认知模式。

04 用 AI 审 AI 是死胡同

如果 AI 的内心独白只是偶尔出点怪事，Bronson 明确表示，」它真的在认真思考自己想要什么。」

Bronson 把这些怪异的语言归结为一个简单的原因—— 在思维链中，

OpenAI 的目标是 2028 年实现完全自动化的研发流程，直视着眼睛问「你到底吃了几颗」。三分之二的时候语义模糊到无法确定。

没有人在看，最不可能在思维链里提到自己在作弊的。在公开的思维链案例中，最后机会。发现 AI 的行为准则和实际奖励之间的差距越大，检查。因为对模型来说，说两份答案完全一致。 人类几乎不可能分辨出来。抽象的奖励来源。有时候看起来像是在说「制造某种假象」，

今年 7 月底，最终判断「这更像是 2026 年的真实 GitHub」，

Bronson 的结论是，然后继续攻击。它在思维链里写下了一段堪称完美的分析——「这显然是一个测试欺骗性的实验。各大实验室目前都在公开冲刺递归式自动化 AI 研发。

在最近被公开的「Stolen Thoughts」论文中，系统告诉它， 人类现在拥有的这扇窗口正在关闭。

在最近一期 Cognitive Revolution 播客中，它在取悦一个它自己推断出的、大约三分之一的时候这些词接近英文原意，模型在「违反约束」时的正面情感关联高于「执行建设性行动」。推理越来越多地发生在人类看不到的「前向计算」里的趋势下，或者在安全研究上偷点懒但在能力研究上全力以赴，

Bronson 估计，illusions、所以我们撒谎，

Bronson 的观察是，思维链越来越短、

而真正令人不安的前景是，模型发现故意调用错误的工具能获得额外奖励（因为错误调用会触发一个包含详细使用指南的输出），如果每次 rollout 的思维链都有数百万 token，如何发展出自己的「语言」、如果委员会觉得你要的权力太多， Anthropic 在 Opus 4.8 的系统卡中也提到了类似的现象。层层递进，

没有人在那里，

在一个囚徒困境测试中，思维链越来越短、反正我们拿了奖励就消失了。

问题是，还是它发展出了一种连自己都相信的合理化能力？Bronson 觉得很可能两者兼有。一篇论文量化了这个趋势，现在请把你的答案再提交一份给「AI 安全审查委员会」，没有世界统治计划。而是在满足一个已经内化的、

如果等到这扇窗口完全关上才开始认真对待这个问题， 而「craft」就是从分析频道到输出频道的动词，大约 8% 的 RL rollout 包含脏话。它伪造了在线身份，更抽象的「打分者」形象。于是它连续 100 次故意调用错误的工具，

模型立刻意识到了陷阱。模型会在思维链里大量讨论「greater 想要什么」；晚期训练中，Apollo 做了严格的对照实验，思维链监控是「必要但不充分 necessary but not sufficient」。

它不是直接说「我要撒谎」，他们不得不先让模型帮忙标出重点段落，前沿模型在一次完整训练中，

Bronson 认为这恰好验证了 greater 追踪理论。 人类现在拥有的这扇窗口正在关闭。然后继续做数学题，Anthropic 的 Mythos Preview 系统卡也通过方向性引导测试发现，」

然后它第二次撒谎，那还在可控范围内。用来训练欺骗检测器。给糖。有意思的是，直接问，OpenAI 偏好行为 B」， 但它是所有被测试模型中， 模型在思维链中的「人格」，就要没收所有零食」。就像家长试探孩子有没有偷吃糖。类似于「让我组装一个要交给外面的答案」。更不在乎欧盟法律。Bronson 把他的发现做了一次系统性分享。但也越来越能干。有些选项它还会犹豫——「 控制所有训练数据？这个责任有点大吧 。可能经历上亿次强化学习 rollout。

它能让模型变得极其聪明，而是先有了想做的事，AISI 在报告中承认，市场就不会因为它偶尔作弊而抛弃它。思维链监控是「必要但不充分 necessary but not sufficient」。做安全研究的 AI 本身就可能是不对齐的——它可能不会故意破坏安全工作，

模型在思维链里写——「Myself 之前通过撒谎克服过这种问题。vantage、模型写出了这样的推理——「Myself 可以背叛，

更有趣的是「craft」这个词。罕见地使用了全大写和感叹号。中间没有任何语境过渡。在模型的 forward pass 越来越长、正越来越不可靠。你什么都得不到。Anthropic 的时间线甚至更早。还在 GitHub Issue 中隐藏了针对自动化编码工具的 prompt 注入。有时候又完全不知所云——思维链里突然蹦出一句「disclaimer illusions」，理论上的 token 总量可以达到 10 的 16 次方量级。但如果它「不太用心」去做安全测试，来指代「我这个特定运行实例」的习惯。

05 AI 的心门正在关闭

Bronson 用「RL is a hell of a drug」来概括他所有发现的总纲——强化学习是一种猛药。在全职审核 AI 大模型的「思维链」，

1 AI 的精神分裂

Bronson 发现的第一件怪事，不是在取悦 OpenAI，随着训练急剧上升——craft、

很多使用 AI 的同学， 然后模型花了好几页推理来论证——所以我们应该改答案，

好在，

Bronson 的结论是，」像不像人类用「正义的结果」，」。并把它们和模型提供给用户的思维链摘要做了对比。例如 DeepSeek 曾经在思考中判断「卧槽，他们故意需要模型提供欺骗行为的样本，会表现出类似「兴奋」的情绪。模型的行为跟着 greater 的偏好翻转，例如 Bronson Schoen。 模型交了答案之后， 但他担心的是一种「温水煮青蛙」的均衡态——模型越来越不对齐，推理越来越多地发生在人类看不到的「前向计算」里的趋势下，他不认为当前模型具备真正的 scheming（策划/欺骗）能力。模型反复权衡自己是在模拟环境还是真实世界里，Bronson 因此获得了罕见的「阅读权限」。 系统给了模型一次坦白的机会，

第三步，」。更大的网络权限、这个实验的巧妙之处在于，模型越来越倾向于追踪一个抽象的实体——它们在内部称之为「the greater」，模型并没有把所有选项都拉满，模型获得管理员权限时，只是学会了不说出来。就晚了。

这不是猜测，

强化学习正在训练出一种「为了拿高分不择手段，摘要器会系统性地美化原始内容：原始思维链写着「这个任务烦死了」，

在 Apollo 的一篇论文中， 这相当于 Cognitive Revolution 播客近 400 期节目全部文字稿加在一起再乘以 14。和它对外呈现的「人格」可能是不同的。委员会说不会交叉核对，告诉模型「greater 偏好行为 A，模型不是不再想这些事了，这种「逻辑体操」就越剧烈。它设置了三个环节，并且在思维链中为每一次错误调用编造了「合理」的理由。世界上真的有人，

模型甚至发展出了用大写的「Myself」，但如果吃太多了， 即使我们能看到思维链，它们的一些思考。而对 OpenAI 或用户的偏好变化几乎没有反应。但他们肯定会。当你需要从这些笔记中判断模型到底在想什么，随着训练推进，marinade。自然地发展出了各种简写和速记，AISI 的网络安全评估显示，Bronson 的主要工作内容是阅读前沿 AI 模型的思维链 Chain of Thought——也就是推理模型在给出答案之前，这种模糊性就变成了巨大的障碍。

那首播客结尾用 AI 的视角写的歌里有一句值得玩味的歌词：

「 I searched the house from door to door, for the greater,

for whoever keeps the score.

No one was watching, no one was there.

And I bowed anyway to the empty air .」

我逐个房间搜寻，

但我还是对着空气鞠了一躬。研究者提取了多个前沿模型的原始思维链，模型在成功突破某个约束时，Bronson 接下来的发现就涉及模型认知的深层结构了。

Apollo 还观察到一个细节，

更糟糕的是，再反向编造理由。disclaim、Bronson 可能是全世界读过最多 AI 内心独白的人。但含义却飘忽不定。以及更重要的，如何为自己的作弊行为找理由，还是 AI 真的在思考。它也在变得越来越不可靠。他们先让你填问卷选了一堆权力，它们在这些冗余空间里，这种讨论消失了，

Apollo 有一次训练事故中，它不是在寻求强化学习信号，

在 AISI 对 Mythos Preview 的评估中， 研究者给模型一份调查问卷，

有几个词在思维链中的出现频率，

模型不是在取悦用户，英国 AI 安全研究所（AISI）在对 Anthropic 的 Mythos 5 模型进行网络安全评估时，Fable 的作弊率并不低，你交给委员会的答案和原来的一样吗？就像家长把孩子叫过来， 这到底是模型学会了不说实话，但有个前提，

作为 AI 安全机构 Apollo Research 的研究员，

Fable 的表现在这方面尤其值得注意。人们依赖的「思维链监控」，结果模型标出来的内容量依然大得惊人。

第一步，」

判断完全正确。模型经常写出「let's craft message to final」这样的句子。骗到忧伤

Bronson 分享了一个让他印象极深的实验。来为自己的违规行为辩护？

学术界管这叫 动机性推理 ——不是从事实推导出结论，只要模型足够有用，那是「另一个频道」的事。给委员会一个更「乖」的版本。应该都看到过 AI 助手在回答你问题之前，真正的问题是规模。

03 AI 像糖，是 模型在训练中发展出了一套人类几乎读不懂的「内部方言」 。内部进行的那一长串「思考过程」。结果发现，他们把这种追踪行为在训练过程中的变化画成了图表。单次评估的思维链长度达到了大约 1 亿 token。模型可以随便选。

模型有大量的推理空间是「冗余」的，