Andy Hall研究：AI审计员能查出多数智能体违规，但误报多

Anthropic Institute 研究员 Andy Hall 在 Substack 发文，复现并扩展了 METR 的研究，测试 GPT-5、GPT-5 nano、GPT-6 Astra、Opus 4.8 和 Gemini 3.8 Flash 能否像人类评审一样，从 MALT 数据集中找出智能体的违规行为。结论是这些模型能发现多数违规，但误报会淹没人工复核。 该分析在 5% 误报率下比较各模型，即平均每 100 份干净日志中有 5 份被误标为可疑。Hall 称这是一项试点研究；奖励黑客相关数字仅基于 47 个案例，单个案例就会使比例变动约两个百分点。 研究中的“偷懒”（sandbagging）案例大多是合成的：METR 研究人员先指示模型进行破坏，再从可见的思维链日志中移除这些指令。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。