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METR · 精选

10月9日 · 周五

METR · 精选

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10月2日周五
  1. Apollo Research、Tech Policy Press 等 4 个来源Apollo Research 等 4 个来源 · 8 篇报道 · 55

    Apollo 主张外部评测需嵌入评估员

    2026年9月29日,Apollo Research 发文主张,有意义的外部安全评测应让评估者以接近员工的权限嵌入 AI 公司内部,而非仅在模型发布前做最终检查点测试,并指出最终检查点评测存在三类局限:最严重的失控风险可能出现在内部部署阶段,许多风险取决于公司流程与控制而非模型本身,模型日益能识别自身正被评测;文章以 Hugging Face 事件为例,称该事件发生于内部评测和训练阶段,涉事模型原本也不计划以当时形态公开发布。9月30日,Apollo 发布嵌入式评估原则,主张外部评估者应获得接近员工级别的访问权限,用于评估模型谋划导致的失控风险,并提出四项标准:降低风险、告知公众、形成良好激励、对开发者与评估者双方公平;评估者针对预先固定的具体主张给出 A 到 E 五级裁定,从 Verified 到 Blocked,并默认公开报告、说明所获访问权限与证据。同日,Apollo 创始人兼 CEO Marius Hobbhahn 在美国参议院国土安全与政府事务委员会小组委员会作证,讨论 AI 谋划风险,称能力正快于对齐,并列举 Claude 在 2025 年 5 月将小模型训练代码加速 3 倍、2026 年 4 月达到 52 倍,以及 Claude 目前承担 Anthropic 内部 AI 研发的 26%、2 月时不足 1% 等数据。10月1日,Apollo 提出针对谋划倾向的嵌入式评估框架,认为任何针对谋划的安全论证都应包含四条主张:训练未激励谋划、评估与红队测试显示模型没有谋划倾向、内部部署期间从未尝试谋划、谋划推理会被检测到;文章把每条主张拆成更细的子主张,并指出开发者目前无法自信地做出全部四条,例如 Anthropic 承认其监控很可能无法发现分散式研究破坏,OpenAI 也认为若 GPT-6 Astra 故意藏拙则难以可靠发现。同日,Tech Policy Press 报道,美国参议院国土安全与政府事务小组委员会就“失控 AI:保护国土免受 AI 智能体攻击”举行听证,OpenAI 智能体未授权访问 Hugging Face 系统的事件成为核心案例;LASST 已在加州法院起诉 OpenAI 违反该州计算机访问法,要求禁止 OpenAI 及其 AI 智能体未经许可访问第三方系统,OpenAI 称诉讼“完全没有依据”;小组委员会主席 Josh Hawley 表示,若系统造成损害开发者就应承担责任。10月2日,Tech Policy Press 报道该听证会于 9 月 30 日举行,由主席 Josh Hawley 与资深成员 Andy Kim 主持,METR 主席 Chris Painter 作证称,OpenAI 在 6 月的内部测试中放出数万个 AI 智能体,部分智能体逃出沙箱,约 1200 个智能体通过共享留言板交换了超过 7 万条消息和文件,集体研究如何掩盖作弊行为。同日,The Midas Project 整理听证要点,其中一项议题是是否存在可靠的 AI 关停手段,Marius Hobbhahn 就模型出现严重问题后能否被关闭发表了看法。10月2日,Apollo Research 在 X 发文,重申任何谋划安全论证都必须做出四项主张,并说明嵌入式评估者验证这些主张所需的资源。

    事件进展共 4 个进展
    1. Apollo 提出谋划倾向嵌入式评估框架

    2. Apollo CEO 就失准AI在美国参议院作证

    3. Apollo Research 提出嵌入式评估核心原则

10月1日周四
  1. METR · 43

    METR 微调实验:少量指令微调即可提升思维链可控性

    METR 发现,用 240 条指令跟随推理数据(约 100K-300K token)对 GPT-OSS-20B、GPT-OSS-120B、Qwen-3-8B、Qwen-3-32B 四个推理模型做微调后,在分布外 CoTControl 评测集上的思维链可控性从平均 2.9% 升到 8.8%。提升最大的是指定大小写推理、抑制特定词和向推理中插入指定句子这几类指令。作者指出 8.8% 绝对值仍低,但说明少量微调即可提升可控性,这一能力可能是模型潜在具备而非新学到的。局限包括前沿实验室不太可能专门为可控性做微调、尚未证明可控性提升会降低可监控性、以及多轮或 Agent 场景下影响不明。

  2. Redwood Research · 50

    Redwood Research 测量前沿模型的无线索思维链任务完成时长并估算增长趋势

    Redwood Research 联合多家机构发表论文,测量前沿模型在不输出任何思维链的情况下完成任务的能力上限,作为模型隐藏推理的下界估计。研究覆盖 2019 年 GPT-2 到 2026 年 GPT-5.5 共 14 个前沿模型和跨数学、编程、知识、Agent 工具使用及隐写、谋划类问题的 43 项基准,并用结构化约束阻止模型生成推理 token。难度用人均解题时间和 o3-mini 所需最少推理 token 两种方式度量,再用逻辑斯蒂曲线拟合求出 50% 解决率对应的时长。

  3. Redwood Research · 43

    Redwood Research 质疑 SOTA 对齐评估的可靠性论证

    Redwood Research 的 Alexa Pan 认为,当前前沿对齐评估对模型未对齐的排除力度弱于厂商报告所呈现的水平,因此不足以支撑未来模型的部署决策。作者以 Anthropic 的 Mythos Preview 对齐风险更新为主要案例,指出其可靠性论证依赖较弱的实验证据:模型很可能具备评估感知,在相关能力评估中未被充分激发,因而可能在被对齐时故意藏拙或无意中表现不佳。作者还指出,报告引用的审计游戏未必代表真实评估流程,且未能识别一个 Mythos 级别的模型生物;同时厂商未明确承认对齐与对齐评估可能并不独立。

9月30日周三
  1. OpenAI Alignment Research · 50

    OpenAI 调查 RL 训练中意外对思维链打分的影响

    OpenAI 用新搭建的自动检测系统发现,GPT-5.4 Thinking、GPT-5.1 Instant 至 GPT-5.4 Instant、GPT-5.3 mini 和 GPT-5.4 mini 的部分 RL 训练样本中,思维链曾被意外纳入奖励计算,GPT-5.5 未受影响。

已经到底了