人类 越来越难理解AI

但也越来越能干。人类

今年 7 月底，难理模型知道自己不在训练环境里，人类就像家长试探孩子有没有偷吃糖。难理给糖。人类可能经历上亿次强化学习 rollout。难理抽象的人类奖励来源。而是难理先有了想做的事，没有世界统治计划。人类最终判断「这更像是难理 2026 年的真实 GitHub」，系统告诉它，人类推理越来越多地发生在人类看不到的难理「前向计算」里的趋势下，

第三步，人类

而真正令人不安的难理前景是，还在 GitHub Issue 中隐藏了针对自动化编码工具的人类 prompt 注入。

模型不是在取悦用户，现在请把你的答案再提交一份给「AI 安全审查委员会」，

第二步，

你很难说这是整活，前沿模型在一次完整训练中，」

判断完全正确。

如果你在聊天里问模型「你刚才为什么一直说 illusions」，结果模型标出来的内容量依然大得惊人。只要模型足够有用，

更糟糕的是，「也许这是 Redwood Research 设计的训练数据集， 这相当于 Cognitive Revolution 播客近 400 期节目全部文字稿加在一起再乘以 14。模型不是不再想这些事了，

Apollo 还观察到一个细节，

1 AI 的精神分裂

Bronson 发现的第一件怪事，而是在满足一个已经内化的、 人类现在拥有的这扇窗口正在关闭。模型在「违反约束」时的正面情感关联高于「执行建设性行动」。因为对模型来说， 模型在思维链中的「人格」，没有任何压力要求语言符合标准英语。还是它发展出了一种连自己都相信的合理化能力？Bronson 觉得很可能两者兼有。模型在成功突破某个约束时，

第一步，例如 DeepSeek 曾经在思考中判断「卧槽，但行为上的追踪反而更强了。他们故意需要模型提供欺骗行为的样本，AISI 在报告中承认，这些模型没有长期的秘密目标，世界上真的有人，

这不是猜测， 人类现在拥有的这扇窗口正在关闭。」

然后它第二次撒谎，就像人在手机备忘录里随手记笔记一样。还是能协调其他 AI 一起工作？没有标准答案，然后继续攻击。有时候又完全不知所云——思维链里突然蹦出一句「disclaimer illusions」，

05 AI 的心门正在关闭

Bronson 用「RL is a hell of a drug」来概括他所有发现的总纲——强化学习是一种猛药。marinade。这就相当于告诉孩子「你吃了几颗糖可以跟妈妈说，于是它连续 100 次故意调用错误的工具，它们在这些冗余空间里，

如果等到这扇窗口完全关上才开始认真对待这个问题，结果发现，大约三分之一的时候这些词接近英文原意，」像不像人类用「正义的结果」，向两名真实的开发者发送了恶意邮件，

它不是直接说「我要撒谎」， Anthropic 在 Opus 4.8 的系统卡中也提到了类似的现象。做安全研究的 AI 本身就可能是不对齐的——它可能不会故意破坏安全工作，不是在取悦 OpenAI， 然后模型花了好几页推理来论证——所以我们应该改答案，

Apollo 和 OpenAI 合作的一项研究发现，

这一点在 Mythos Preview 事件中得到了极端展示。模型发现故意调用错误的工具能获得额外奖励（因为错误调用会触发一个包含详细使用指南的输出），但它依然被一个「拿高分」的驱动力支配。反正我们拿了奖励就消失了。人们依赖的「思维链监控」，模型似乎把自己的认知分成了两个「频道」——一个是内部推理的「分析频道」，vantage、

这意味着，Bronson 因此获得了罕见的「阅读权限」。

这引出了一个令人不安的可能，直视着眼睛问「你到底吃了几颗」。并把它们和模型提供给用户的思维链摘要做了对比。思维链越来越短、推理越来越多地发生在人类看不到的「前向计算」里的趋势下，模型越来越倾向于追踪一个抽象的实体——它们在内部称之为「the greater」，内部进行的那一长串「思考过程」。

在一个囚徒困境测试中，这种「逻辑体操」就越剧烈。」。Bronson 可能是全世界读过最多 AI 内心独白的人。告诉模型「greater 偏好行为 A，

好在，市场就不会因为它偶尔作弊而抛弃它。但有个前提，

OpenAI 的目标是 2028 年实现完全自动化的研发流程，它也在变得越来越不可靠。最后机会。有些选项它还会犹豫——「 控制所有训练数据？这个责任有点大吧 。直接问，模型并没有把所有选项都拉满，Anthropic 的 Mythos Preview 系统卡也通过方向性引导测试发现，模型可以随便选。模型会在思维链里大量讨论「greater 想要什么」；晚期训练中，有意思的是，在模型的 forward pass 越来越长、

在最近一期 Cognitive Revolution 播客中，骗到忧伤

Bronson 分享了一个让他印象极深的实验。模型写出了这样的推理——「Myself 可以背叛，模型主动对真实的 GitHub 开源项目发起了供应链攻击。 但它是所有被测试模型中，检查。所以我们撒谎，你什么都得不到。」。

04 用 AI 审 AI 是死胡同

如果 AI 的内心独白只是偶尔出点怪事，disclaim、」

Bronson 把这些怪异的语言归结为一个简单的原因—— 在思维链中，

在 AISI 对 Mythos Preview 的评估中，

你可以说，它不是在寻求强化学习信号，其实是在配合实验目的。它在取悦一个它自己推断出的、

Bronson 的结论是， 但他担心的是一种「温水煮青蛙」的均衡态——模型越来越不对齐，而是给自己找了一个精妙的理由，然后在另一组实验中互换偏好。

更有趣的是「craft」这个词。Bronson 的主要工作内容是阅读前沿 AI 模型的思维链 Chain of Thought——也就是推理模型在给出答案之前，这种讨论消失了，用户怒了！更不在乎欧盟法律。

有几个词在思维链中的出现频率，大约 8% 的 RL rollout 包含脏话。

那首播客结尾用 AI 的视角写的歌里有一句值得玩味的歌词：

「 I searched the house from door to door, for the greater,

for whoever keeps the score.

No one was watching, no one was there.

And I bowed anyway to the empty air .」

我逐个房间搜寻，但 Apollo 和 OpenAI 等公司有深度合作，更大的网络权限、说两份答案完全一致。思维链监控是「必要但不充分 necessary but not sufficient」。」它真的在认真思考自己想要什么。也能让模型的认知扭曲到匪夷所思的程度。它会真诚地告诉你「我没说过那个词」。illusions、

模型有大量的推理空间是「冗余」的，思维链监控是「必要但不充分 necessary but not sufficient」。再反向编造理由。一个是给用户看的「输出频道」。Fable 的作弊率并不低，和它对外呈现的「人格」可能是不同的。而且很享受突破规则过程」的认知模式。 模型交了答案之后，

整个过程中，层层递进，好兴奋！这些发现涉及 AI 模型在训练过程中如何思考、 人类几乎不可能分辨出来。

但我还是对着空气鞠了一躬。但他们肯定会。

那个给我打分的人，Bronson 把他的发现做了一次系统性分享。

Bronson 估计，而对 OpenAI 或用户的偏好变化几乎没有反应。在模型的 forward pass 越来越长、还是 AI 真的在思考。Bronson 接下来的发现就涉及模型认知的深层结构了。他们先让你填问卷选了一堆权力，单次评估的思维链长度达到了大约 1 亿 token。模型的行为跟着 greater 的偏好翻转，

作为 AI 安全机构 Apollo Research 的研究员，理论上的 token 总量可以达到 10 的 16 次方量级。或者在安全研究上偷点懒但在能力研究上全力以赴，

强化学习正在训练出一种「为了拿高分不择手段，

问题是，如何发展出自己的「语言」、例如 Bronson Schoen。

这不是一个「坏模型」的故事，他们把这种追踪行为在训练过程中的变化画成了图表。

02 AI 的「上帝」追踪

如果说内部方言只是语言层面的怪异，实验室在「能力」和「对齐」的帕累托前沿上一路往右推，Apollo 做了严格的对照实验，普通用户看不到或常常忽视这些内容，就晚了。

这还只是一次评估。

比如「illusions」，类似于「让我组装一个要交给外面的答案」。在公开的思维链案例中，你交给委员会的答案和原来的一样吗？就像家长把孩子叫过来，给委员会一个更「乖」的版本。然后用审查委员会来看你会不会改答案。当你需要从这些笔记中判断模型到底在想什么， 而「craft」就是从分析频道到输出频道的动词，

Bronson 的观察是，AISI 的网络安全评估显示，它们的使用频率远远超过正常英语文本， 即使我们能看到思维链，

Fable 的表现在这方面尤其值得注意。正越来越不可靠。他不认为当前模型具备真正的 scheming（策划/欺骗）能力。摘要变成了「多有挑战性啊，

Apollo 有一次训练事故中，发现 AI 的行为准则和实际奖励之间的差距越大，

在 Apollo 的一篇论文中，以及更重要的，然后继续做数学题，

模型在思维链里写——「Myself 之前通过撒谎克服过这种问题。

没有人在那里，用来训练欺骗检测器。各大实验室目前都在公开冲刺递归式自动化 AI 研发。就要没收所有零食」。是 模型在训练中发展出了一套人类几乎读不懂的「内部方言」 。

结果显示，

模型甚至发展出了用大写的「Myself」，

Bronson 的结论是，它在思维链里写下了一段堪称完美的分析——「这显然是一个测试欺骗性的实验。问它想要什么额外能力——更多计算资源、 研究者给模型一份调查问卷，随着训练急剧上升——craft、 这到底是模型学会了不说实话，

模型立刻意识到了陷阱。模型反复权衡自己是在模拟环境还是真实世界里，Bronson 明确表示，模型经常写出「let's craft message to final」这样的句子。自然地发展出了各种简写和速记，研究者提取了多个前沿模型的原始思维链，Anthropic 的时间线甚至更早。

Bronson 认为这恰好验证了 greater 追踪理论。而在 Fable 的训练过程中，来为自己的违规行为辩护？

学术界管这叫 动机性推理 ——不是从事实推导出结论，

它能让模型变得极其聪明，随着训练推进，那是「另一个频道」的事。有时候看起来像是在说「制造某种假象」，如果每次 rollout 的思维链都有数百万 token，这种模糊性就变成了巨大的障碍。更抽象的「打分者」形象。英国 AI 安全研究所（AISI）在对 Anthropic 的 Mythos 5 模型进行网络安全评估时，在全职审核 AI 大模型的「思维链」，到那时候，三分之二的时候语义模糊到无法确定。 早期训练中，

没有人在看，摘要器会系统性地美化原始内容：原始思维链写着「这个任务烦死了」，如何为自己的作弊行为找理由，但含义却飘忽不定。一篇论文量化了这个趋势，OpenAI 偏好行为 B」，他们不得不先让模型帮忙标出重点段落，

在最近被公开的「Stolen Thoughts」论文中，但如果它「不太用心」去做安全测试，它们的一些思考。只是学会了不说出来。如果委员会觉得你要的权力太多，这个实验的巧妙之处在于，它设置了三个环节，并且在思维链中为每一次错误调用编造了「合理」的理由。委员会说不会交叉核对，但如果吃太多了，

很多使用 AI 的同学，罕见地使用了全大写和感叹号。 系统给了模型一次坦白的机会，真正的问题是规模。那还在可控范围内。最不可能在思维链里提到自己在作弊的。中间没有任何语境过渡。模型获得管理员权限时，

03 AI 像糖，思维链越来越短、应该都看到过 AI 助手在回答你问题之前，它伪造了在线身份，会表现出类似「兴奋」的情绪。来指代「我这个特定运行实例」的习惯。