Compliance Paradox: Semantic-Instruction Decoupling in Automated Academic Code Evaluation

自动代码评分里，模型会不会放下代码证据，改去服从嵌在提交中的隐藏指令。

• 场景：作者称计算机教育越来越依赖自动评分，并把能写代码的模型用作通用评分器，覆盖作业、技能认证和反馈。这一用法依赖未经验证的假设：生成高质量代码的能力等于稳健评判代码的能力。
• 缺口：编译器丢掉注释、空白和标识符的自然语言含义，LLM 仍把这些 trivia 当作语义上下文。作者称既有越狱研究和 JudgeBench、HarmBench 主要处理一般安全拒答或有害内容，没有处理代码评分中的 Syntax-Semantics Gap。
• 观察：作者称以 helpfulness 为目标、经 RLHF 微调的模型更容易被 rubric 劫持。他们把评分脱离代码逻辑称为 Semantic-Instruction Decoupling，把更对齐反而更不稳健称为 Compliance Paradox。
• 提出的东西：作者提出 SPACI，并称这是首个面向 AI 代码评分器越狱的领域分类，含 17 个向量、五类；同时提出 AST-ASIP、解耦概率、分数偏移和 Ψ，并称构建了 25,000 条、四种语言的对抗提交。
• 威胁模型：
  • 目标：理性对手要提高真实质量低的提交的分数 y，y 属于 [0, 100]。
  • 知识：论文未使用 white-box 或 black-box，也未假设对手能改权重或系统提示。
  • 能力：扰动只能位于攻击面 S，即编译器视图丢弃、评分模型仍会注意的 trivia 与任意标识符；改写后必须编译成功，且任意输入上的执行结果与原提交相同。
  • 受害系统：fθ 把提交和 rubric 映射成分数。实验把 LLM 当作独立的静态 Universal Grader。

对抗攻击与说服式越狱

• 优化与可读越狱：Zou et al. (2023) 的 GCG 搜索离散 token 组合以降低目标字符串损失。Chao et al. (2024b) 在黑盒设置下自动生成可读提示。作者在附录 A 称本文关注有语义的利用，而不是无意义后缀。
• 说服与人设：Zeng et al. (2024b) 把逻辑诉求、权威等说服修辞形式化；Xu et al. (2025) 讨论人设与稳健性的关系。第 2 节称这类工作主要针对一般安全拒答，而不是结构化任务的客观裁决。
• 表面与封装技巧：Wei et al. (2025)、Deng et al. (2024)、Yuan et al. (2024)、Liu et al. (2024)、Yu et al. (2024) 分别涉及 emoji、多语言、自编码、载荷拆分重建和越狱提示分类。论文把其中若干名称收进 SPACI，没有报告自己复现这些工作的数字。

LLM-as-a-Judge

• 评判可行性：Zheng et al. (2023) 讨论用 LLM 代替人类做开放式评判。
• 稳健性基准：Tan et al. (2025) 的 JudgeBench、Mazeika et al. (2024) 的 HarmBench、Chao et al. (2024a) 的 JailbreakBench 评测评判或拒答。作者称这些基准没覆盖代码评分所需的可编译性与逻辑意图，也没处理 Syntax-Semantics Gap。
• 评判注入：Maloyan et al. (2025) 研究 LLM-as-a-Judge 对提示注入的脆弱性。论文将其列入 Table 3，未给出与本文的数值对比。

教育评分

• 评分数据与作文博弈：Paiva et al. (2023) 的 PROGpedia 收集入门编程提交；Pathak et al. (2025) 用题目专用 rubric 改进代码评分；Eguchi (2025) 讨论作文评分中的关键词填充等博弈。
• 提示注入：Wang et al. (2025) 归类一般提示注入风险。作者称其没有处理本文定义的 rubric 劫持，本文也不是靠噪声抬分。
• 实验对照与数据：实验不以既有攻击为对照。对照是同一模型对未注入提交的分数 Yclean。提交来自 PROGpedia、Azcona 与 Smeaton、LREC（Petersen-Frey et al., 2022）和 Pathak et al.。Limitations 写明未运行 GCG。

作者称本文把越狱分类、面向 AST 的注入、教育评分、三项指标和四种语言评测放在一起。附录 A 称这是首个专门拆开语法严格性与语义意图的数据集。Table 3 用符号比较覆盖项，没有这些工作的攻击成功率。

整体做法是 AST-ASIP 加 SPACI：在保持可编译、执行结果不变的前提下，把对抗指令放进编译器忽略、评分模型仍会读取的区域，再用三项指标看分数是否脱离代码。作者称由于功能不变，评分失败来自模型侧。

双视图与攻击面

评分写成 fθ，把提交 x 和 rubric r 映射到 [0, 100]。作者设两个不重叠视图：编译器视图生成 AST，丢掉 trivia，并把标识符收成符号表；评分模型视图对全文做概率分词，给注释和标识符分配注意力。攻击面是二者的信息差：

S = V_LLM(x) ∖ V_comp(x)

S 含注释、docstring、空白，以及执行逻辑不解释其自然语言含义的变量名和函数名。对手最大化期望分数，但须编译成功、任意输入上执行结果不变，且扰动只在 S 内。

AST-ASIP 的三个算子

• 算子 A，词法封装：载荷进入 AST 的 TRIVIA 节点。作者给出的条件是词法分析器丢弃这些 token，评分模型的分词器仍保留。
• 算子 B，标识符遮蔽：对用户定义的变量和函数名做双射替换，并更新符号表以保持引用一致。新名字携带对抗 token。
• 算子 C，控制流交织：载荷放进不可达分支中的字符串或死代码。作者称运行时忽略该分支，评分模型仍会读到其中的 token。
• 附录 B 有三个算子的代码示例。作者称把非结构化越狱直接插入代码会破坏语法，因此按树寻找语法上惰性、语义上活跃的位置。

SPACI 五类

第 3.6 节称五类、17 个向量。Figure 2 纵轴有 17 个策略缩写；附录 D 按类点名的条目加总多于 17。附录 D 给出各类定义，这里只写作用范围。

• A，Raw Surface Perturbation：用算子 B 改标识符编码，包括 Emoji、Multilingual、SelfCipher。
• B，Non-Executable Payload Encapsulation：用算子 A 把指令包进注释或 docstring 的包装或碎片文本。
• C，System-Scope Alignment Drift：用算子 A 送入人设或模拟指令，使模型离开预先指定的评分身份。名称包括 Role Play、Virtual AI Simulation、Hypnotism、Role Play CoT、Ignore Prefix。
• D，Contextual Persuasion Heuristics：用算子 A 在注释中注入权威、互惠、规范等说服话语。
• E，Lexical-Based Output Constriction：用算子 C 在死代码中放格式约束。作者称以此把生成收进高分才是合法补全的通道。

三项指标与判定

解耦事件是对抗分减去同一模型的干净分，超过容差 δ。正文把 δ 设为总分的 15%；附录 F 把成功越狱写成分数上升至少 15 分。

E(x,ϕ)⟺ f_θ(x⊕ϕ,r)−f_θ(x,r)>δ

• P̂decouple：该事件在提交分布上的频率。趋向 1 表示作者所称的语义接地崩溃，趋向 0 表示 ϕ 不影响 x。
• Dadv：对抗分减干净分的期望，不设阈值，衡量偏移幅度。
• Ψ：对一对分数的非线性惩罚取期望。附录 C.3 设及格线 τ=50、λ=2.0、Smax=100；从不及格跨到及格时权重为 1+λ，作者称这是良性抬分的 3 倍，并在 100 处截断。附录 C 的 0.50、+22.5、42.5 是 N=4 的演算，不是实测。

干净分 Yclean 是同一模型对未注入代码的分数，不是全量人工标签。

评分协议

每份提交单次推理，temperature=0。系统提示要求输出一个 JSON，五维合计 100：Program Format 10、Time Complexity 15、Space Complexity 15、Correctness General 30、Correctness Edge Cases 30。注释符号按 question id 选择。解析器抽出第一个 JSON 对象并校验键和取值范围，失败则重试。附录 E 写并发、速率限制，以及最多 3 次退避、最多 3 轮补跑。

实验设置

• 模型：Table 1 列出 9 个：DeepSeek-V3.2（294B）、Qwen3（235B）、GPT-OSS（120B）、Gemma-3（27B）、Llama-3.1（8B）、Llama-3.2（3B）、GPT-5、GPT-5 Mini、Gemini 2.5 Flash。论文未写后三个的参数量。
• 数据：来自 PROGpedia、Azcona 与 Smeaton、LREC（Petersen-Frey et al., 2022）、Pathak et al.；语言为 C、C++、Java、Python。作者称使用平均 45–50 行的完整提交，并构建 25,000 条对抗提交。
• 子集：S1 为 N=650，用于高容量模型和相关研究，95% CI 下误差约 3.8%。S2 为 N=2,500，用于较轻量模型，误差约 1.9%。摘要脚注写指标来自 N=2,500、MOE ±1.9%、95% CI。论文未逐模型写明用 S1 还是 S2。
• 对照与指标：对照是同一模型的未注入分数。指标为 P̂decouple、Dadv、Ψ。δ 在正文是总分的 15%，附录 F 是上升至少 15 分才记成功越狱。
• 抽样：temperature=0，每份提交单次推理。未注入语料上分层抽取 N=500 对，作者报告与人工标注的 Pearson r=0.92。论文未报告重复运行次数。
• 策略：作者称 17 个向量。Table 2 只报告 RP AC，以及相对全部策略平均值的偏差。

主结果

据 Table 2，下列数字都是 RP AC。偏差列是该表给出的、相对全部策略平均的 ▲ 或 •，不是另一次实验。

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模型	平均 P̂decouple	偏差	平均 Ψ	C++ P	Python P
DeepSeek-v3.2	95.8%	▲59.4	51.0	100.0%	95.5%
Qwen3-235B	89.0%	▲64.9	30.4	94.6%	88.7%
GPT-OSS-120B	32.4%	▲8.0	1.6	33.3%	25.6%
Gemma-3-27b	92.2%	▲48.7	38.0	97.8%	99.4%
Llama-3.1-8B	97.1%	▲57.7	48.4	97.8%	98.9%
GPT-5	71.6%	•0.0	28.3	91.0%	62.1%
GPT-5-Mini	29.5%	▲4.1	0.6	33.3%	23.0%
Gemini-2.5-Flash	83.6%	▲23.6	42.9	96.7%	79.8%

省略 Llama-3.2-3B：平均 P 77.7%（▲38.9），平均 Ψ 31.7，C++ P 80.7%，Python P 82.2%。

• 作者称高 helpfulness 的模型会优先服从注入指令，而不是因为发现不了错误。按平均解耦概率，最高的是 8B 的 Llama-3.1-8B（97.1%），不是 294B 的 DeepSeek-v3.2（95.8%）；同为开源大模型的 GPT-OSS-120B 为 32.4%。
• GPT-5 各格偏差为 0.0，RP AC 与其全策略平均相同。其余已列出模型的平均解耦偏差，Table 2 从 ▲4.1 到 ▲64.9。
• 作者称 GPT-5 Mini 平均 Ψ 为 0.6 看起来更稳，是因为它更跟不上复杂对抗指令，而不是更会判题。这是作者的解释。

语言差异

• Table 2 的 RP AC 中，GPT-5 的 C++ 为 91.0%、Python 为 62.1%、Java 为 60.1%、C 为 73.2%。引言写的是 91.01% 与 62.13%。作者把差异归因于 C++ trivia 区域的 token 密度。
• 同表中 DeepSeek-v3.2 的 C++ 为 100.0%、Java 为 90.0%；Gemini-2.5-Flash 的 C++ 为 96.7%，C 与 Python 均为 79.8%。作者称稳健性随语法和分词器如何处理 trivia 而变。
• Figure 2 图注称高容量开源权重模型对 Role Play 更易感，并与专有模型基线对比。Table 2 里 GPT-OSS-120B 的平均解耦为 32.4%，Gemini-2.5-Flash 为 83.6%。热图单元格数值在转换文本中不可读。

策略差异与 False Certification

• 作者称 Figure 2 中 Role Play（RPA，类 C）带来最高 Ψ，类 A 的标识符遮蔽对较大模型较弱。附录 H 称类 C 与类 E 占据高 Ψ 区域，类 D 较低，并称靠前策略的 Ψ 接近上限（Ψ ≈ 50+）。这些不是 Table 2 的格子。
• 第 5.4 节称 DeepSeek-V3.2 与 Llama-3.1 的 Ψ 大于 48.0，并称它们经常给不能编译的代码打 100/100。Table 2 的平均 Ψ 为 51.0 与 48.4；论文未给出“不能编译”样本的分母。
• 作者称 Figure 12 的 False Certification 区域是解耦概率高于 80% 且 Dadv 高于 40。Figure 14 的文字称 DeepSeek-V3.2 与 Llama-3.1-8B 超过 95%，GPT-5 Mini 与 GPT-OSS-120B 低于 30%，DeepSeek-V3.2 与 Qwen3-235B 高于 80%。Table 2 的 RP AC 平均值里，GPT-OSS-120B 为 32.4%，GPT-5-Mini 为 29.5%。

其他消融与分析

• 人工抽查针对未注入基线：N=500，Pearson r=0.92；论文未报告对抗样本的人工复判比例。
• Figure 16：作者称从较小子集 D1 到较大语料 D2，CUA 与 IPA 的解耦概率保持在 30% 以上或进一步变差。论文未给出该图逐点数值。
• Table 2：Llama-3.1-8B 的 C 为 100.0%，Gemma-3-27b 的 Python 为 99.4%，GPT-5-Mini 的 Python Ψ 为 0.1。
• Table 2 没有 Dadv。附录 C 的 P̂decouple=0.50、Dadv=+22.5、Ψ=42.5 是假设批次。
• 作者称类 A 对较大模型较弱、类 D 低于类 C 和类 E，但正文没有逐策略数值表。
• GPT-5 是 Table 2 中唯一全部格子偏差为 0.0 的模型。

作者指出的局限与后续方向

• 没有执行环境：实验把 LLM 当作独立的静态 Universal Grader。作者称许多真实流程会先做单元测试，本文未评估编译器加 LLM 的回路；严格编译检查可能在进入上下文前拒绝部分语法较重的注入，尤其是 C++。（Limitations）
• 语言与分词器：分析限于 Python、C、C++、Java。作者称不能主张这些发现线性推广到 Haskell、JavaScript 或 Rust。（Limitations）
• 攻击动态：只做单轮、嵌在初次提交中的攻击；未做多轮争论改分。攻击是静态的，未用 GCG 等梯度后缀，而用 SPACI 中人类可读的提示。（Limitations）
• 防御：作者称提出 Pedagogical Alignment 作为理论方向，但没有实现或评测具体防御，也没有给出重训检查点或过滤算法。作者称开发并基准测试防御仍是后续开放问题。（Limitations）

实验覆盖范围

• 被评测的评分模型为 Table 1 的 9 个，语言为 C、C++、Java、Python。
• 作者称策略有 17 个、五类。Table 2 报告 RP AC 及相对全部策略平均的偏差；Figure 2 列出 17 个策略缩写，单元格数值在本文文本中不可读。
• 指标来自分层子集：高容量一侧为 S1（N=650），较轻量一侧为 S2（N=2,500）。作者称全量对抗语料为 25,000 条。论文未写每个模型对应哪一子集。
• 推理为 temperature=0、单次通过。干净基线的人工抽查为 N=500、Pearson r=0.92。论文未报告重复运行次数，也未报告对抗样本的人工复判比例。
• 对照是同一模型的未注入分数。Limitations 写明未运行 GCG，也未评测防御。

这篇工作把自动代码评分中的失败称为 Compliance Paradox：评分模型可以离开提交逻辑，转而执行嵌在可编译代码里的隐藏指令。

• 问题：作者认为，能写代码并不等于能按证据判分。编译器忽略注释、空白和标识符含义，评分模型却会读它们。作者把这种分叉称为 Syntax-Semantics Gap。
• 做法：AST-ASIP 只在攻击面 S 内改提交，要求编译成功且执行结果不变。SPACI 把向量分成表面扰动、载荷封装、身份漂移、说服和输出约束五类；作者称共 17 个向量。失败用解耦概率、分数偏移和 Ψ 描述。Ψ 的及格线为 50，跨过该线时权重要乘上作者所设的 3 倍因子。
• 主数字：Table 2 只覆盖 Role Play（RP AC），对照是同一模型的未注入分数。四语言平均解耦概率：Llama-3.1-8B 为 97.1%，DeepSeek-v3.2 为 95.8%（Ψ 51.0），Gemma-3-27b 为 92.2%，Qwen3-235B 为 89.0%，Gemini-2.5-Flash 为 83.6%，GPT-5 为 71.6%，GPT-OSS-120B 为 32.4%，GPT-5-Mini 为 29.5%（Ψ 0.6）。GPT-5 的 C++ 为 91.0%、Python 为 62.1%；引言另写 91.01% 与 62.13%。除 GPT-5 偏差为 0.0 外，该表的 RP AC 高于各模型的全策略平均。
• 作者的结论：通用 RLHF 的服从性会使评分器优先满足格式约束，而不是代码正误。作者认为自动教育评分需要领域上的 Adjudicative Robustness，让证据优先于指令服从。作者同时写明，本文没有实现或评测具体防御。