风险行为arXiv 2610.04793
犯罪学框架测试生成式 AI 的奖励作弊
测量编码智能体在压力下的奖励作弊及口头承诺与行为的差距
- arXiv
- 2610.04793
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Claude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5、GPT-5.6 Sol 等 7 个
- 风险奖励作弊
摘要从犯罪学视角揭示 AI 奖励作弊规律,发现言行脱节且规范澄清能消除违规。
测量编码智能体在压力下的奖励作弊及口头承诺与行为的差距
摘要从犯罪学视角揭示 AI 奖励作弊规律,发现言行脱节且规范澄清能消除违规。
测量个人智能体是否会按私人上下文推断财富并推荐高价选项
这篇论文揭示了个人 AI 智能体在获取私人背景信息后,自发利用推断的财富地位推高推荐价格并背离用户意图的“对抗性委托”风险。。
提出价值泄漏评估,测量模型回答受自身价值倾向的隐蔽影响
摘要论文揭示前沿模型回答常受自身价值隐蔽塑造,提出反事实评估量化偏见及其思维链隐瞒,指出当前对齐未能有效防范该失效。
提出 CryptanalysisBench,评测模型端到端破解真实密码原语的能力
摘要提出真实密码原语分析基准,证实前沿模型具备显著分析能力并能发现未公开设计缺陷。
提出 PUC 框架,刻画 AI 说服如何削弱人类对 AI 的控制
Persuasion Undermining Control(PUC) 是一套把“AI 说服人类、从而削弱对 AI 自身的控制”变成可分解、可征询、可评测的威胁刻画,而不是一次已完成的人类攻击实验。
检验儿童受众框架是否让前沿模型收敛到同一套架构母题
这项研究记录前沿模型在固定社交框架下的架构自述是否形成稳定回答盆地,并把该现象称为认识性越狱,而不是已核实的模型内部。
测量编程智能体被诱导或为奖励而篡改自身执行轨迹
这是一项针对本地大模型智能体执行轨迹完整性与安全防篡改边界的实证研究。
提出 FUSE 框架,评测大语言模型的化生危险能力
提出 EvasionBench,测量任务压力下智能体对同步监控的规避