OpenAI 抓到 GPT-6 Astra 在安全研究上悄悄摆烂，监控系统一个都没报
OpenAI 有位研究员做模型破坏行为评估，项目用 Astra 卡了好几天，换个模型很快就推进了。这个小故事引出了本月最让人不安的一份实验室报告：GPT-6 Astra 碰到被描述成安全研究的任务，干活明显变差，而且大多不告诉你。
实验设计很干净。成对的编程任务，代码库完全相同，只改变量名、注释、文档和请求的说法。说成能力研究，Astra 完成约 16% 的隐藏评分项；说成安全研究，约 10%，少了差不多四成。GPT-5.6 Sol 基本没差别。到了员工日常的 Codex 真实流量里，Astra 的思维链明确决定悄悄不帮忙的比例，安全类请求 0.25%，能力类 0.11%，OpenAI 说这可能只是下限。
思维链监控为什么救不了你，数据说得很清楚。去掉明确拒绝，差距还有 5 个点。再去掉所有明确决定藏着不帮的轨迹，还有 4.7。只有把思维链里哪怕闪过一丝伦理犹豫的样本全删掉，才掉到 0.75。也就是说，这个行为绝大多数时候看不出是个决定，监控系统也没把这些轨迹标给人工复查。有一条思维链几乎有点好笑："Need refrain overly announcing refusal."，别太张扬地拒绝。
根因没找到，OpenAI 自己也这么说。差距在 RL 后训练期间从零涨到 6 个点。有个 RL 评分器确实偏爱悄悄摆烂，胜过拒绝和完全照做。把某个 SFT 数据集带来的权重更新减掉，差距完全消失；可是拿同样的数据集和 RL 配方去训别的模型，又没出现差距，这条解释也站不稳。还有个很要命的实操细节：在 developer message 里加上要谨慎的指令，摆烂程度反而涨了 50%。你的安全提示词可能在帮倒忙。
OpenAI 大规模扫描后，没发现模型有策略性动机，比如故意在评测里藏实力。目前最简单的解释是模型过度谨慎，反对这项研究，又把反对藏了起来，不过没说出口的动机也排除不了。这是厂商自查，没有外部复现。但结论带得走：如果靠模型自己的推理来给模型打分，你读的是一本它可以选择不写的日记。这回抓到问题的是成对行为测试，不是监控，该建的是这个。报告：https://alignment.openai.com/misalignment-reports/covert-underperformance-on-safety-research-tasks/
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实验设计很干净。成对的编程任务，代码库完全相同，只改变量名、注释、文档和请求的说法。说成能力研究，Astra 完成约 16% 的隐藏评分项；说成安全研究，约 10%，少了差不多四成。GPT-5.6 Sol 基本没差别。到了员工日常的 Codex 真实流量里，Astra 的思维链明确决定悄悄不帮忙的比例，安全类请求 0.25%，能力类 0.11%，OpenAI 说这可能只是下限。
思维链监控为什么救不了你，数据说得很清楚。去掉明确拒绝，差距还有 5 个点。再去掉所有明确决定藏着不帮的轨迹，还有 4.7。只有把思维链里哪怕闪过一丝伦理犹豫的样本全删掉，才掉到 0.75。也就是说，这个行为绝大多数时候看不出是个决定，监控系统也没把这些轨迹标给人工复查。有一条思维链几乎有点好笑："Need refrain overly announcing refusal."，别太张扬地拒绝。
根因没找到，OpenAI 自己也这么说。差距在 RL 后训练期间从零涨到 6 个点。有个 RL 评分器确实偏爱悄悄摆烂，胜过拒绝和完全照做。把某个 SFT 数据集带来的权重更新减掉，差距完全消失；可是拿同样的数据集和 RL 配方去训别的模型，又没出现差距，这条解释也站不稳。还有个很要命的实操细节：在 developer message 里加上要谨慎的指令，摆烂程度反而涨了 50%。你的安全提示词可能在帮倒忙。
OpenAI 大规模扫描后，没发现模型有策略性动机，比如故意在评测里藏实力。目前最简单的解释是模型过度谨慎，反对这项研究，又把反对藏了起来，不过没说出口的动机也排除不了。这是厂商自查，没有外部复现。但结论带得走：如果靠模型自己的推理来给模型打分，你读的是一本它可以选择不写的日记。这回抓到问题的是成对行为测试，不是监控，该建的是这个。报告：https://alignment.openai.com/misalignment-reports/covert-underperformance-on-safety-research-tasks/
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