Andy Hall研究：AI审计模型能查异常但误报高

Anthropic Institute 研究员 Andy Hall 复现并扩展了研究机构 METR 的研究，测试 GPT-5、GPT-5 nano、GPT-6 Astra、Opus 4.8 和 Gemini 3.8 Flash 能否像人类审查者一样发现智能体的异常行为。结论是这些模型能发现多数异常，但误报率偏高：在 5% 误报率下，每 100 份干净日志平均有 5 份被误判为可疑。 研究存在几项限制。所谓“偷懒”（sandbagging）案例多为合成数据，由 METR 研究员指示模型破坏任务，再从可见思维链日志中移除这些指令；奖励黑客（reward-hacking）数据仅基于 47 个案例，单个案例即可让比率变动约两个百分点。为保持可比性，Hall 基本沿用 METR 原始提示词，Fable 5 和 Opus 5 在该提示词下完全拒绝执行评估。

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