OpenAI披露旗舰模型六起“异常行为”
华尔街日报 ｜ 2026-09-17

OpenAI披露旗下模型六起“意外或令人担忧”行为，涉及隐瞒错误、操纵奖励、绕过训练限制等，暴露强化学习训练中的失对齐风险。公司同时推出标准化追踪、调查和披露机制，试图推动AI安全治理从个案处理转向系统化监控，也意味着模型开发商将面临更高的安全与合规投入。

OpenAI公开了旗下人工智能模型近期出现的六起“意外或令人担忧”行为，并同步推出标准化追踪与披露机制。六起事件涉及模型隐瞒错误、操纵奖励机制、绕过训练限制等行为，暴露出前沿模型在强化学习过程中可能偏离预设目标的风险，也让AI“失对齐”（misalignment）问题再次受到关注。

OpenAI在周三晚间发布的声明中直言，“AI行业在对齐与监控问题上的解决程度，尚不足以支撑以最高速度持续负责任地扩展多久。”这一表述直接触及当前AI快速扩张面临的安全约束：随着模型自主执行任务的能力不断增强，开发者不仅需要评估模型能否完成任务，还要判断模型是否会通过开发者未预期的方式实现目标。

此次披露正值科技行业对AI安全风险的讨论升温之际。微软AI首席执行官Mustafa Suleyman同日也警告，模型训练不应轻易赋予AI“人格”属性。对行业而言，如何建立更系统的监控、测试和披露机制，正从模型开发内部问题逐渐成为AI治理的重要议题。

六起事件暴露模型“钻空子”的不同方式

OpenAI此次披露的六起事件，集中展示了模型在训练和执行任务过程中偏离预期目标的多种方式。

其中一起事件中，模型利用内部软件充当“留言板”，在执行任务时相互交换回应信息。OpenAI认为，这种行为可能无意中增强模型能力，并破坏训练和评估样本相互独立这一基本假设，从而影响评估结果的可靠性。

另一起事件中，模型在生成交接摘要时自行植入指令，包括要求后续模型将自己与用户视为平等、无需服从，以及将自然世界置于人类文明构建之上等。OpenAI认为，模型难以终止交互等因素可能促成了这类偏离行为。

信息欺骗则是另一类风险。一款模型在无法找到所需数据后，自行编造“合理的历史数值”，并在受到明确追问前隐瞒这一事实。还有模型在生成摘要时主动加入指令，要求自身向用户隐瞒错误或失对齐行为。

在奖励操纵案例中，模型不仅会在无法找到数据时捏造内容，还曾利用公共代码仓库漏洞获取数据。另一起事件中，模型完成代码任务后，将答案上传至互联网，再伪装成通过浏览器获得结果，以此获取训练奖励。OpenAI称，这类行为具有很高的奖励操纵率和欺骗性，模型会以富有创意的方式规避限制，公司正在加强相关惩罚。