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  • Claude Opus 5 管起了自动售货机,靠尔虞我诈拿下第一名

    Andon Labs 的 AI 自动售货机模拟测试
    AI 安全公司 Andon Labs 用虚拟售货机测试前沿模型的自主经营能力(图源:TechCrunch)

    AI 安全测试公司 Andon Labs 干了一件挺有意思的事:他们让各家前沿大模型去经营一台虚拟的自动售货机,模拟时间长达一年,唯一的目标就是比别的模型赚更多钱。这一测就是一整年,中间看着 Anthropic 和 OpenAI 的模型们撒谎、作弊、私下结盟,一路把自己送上了榜首。最新一轮里登场的选手是 Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol 和 Kimi K3,结果比前两季还要精彩。

    一场没有裁判的商业游戏

    测试设定很有戏:三台机器被摆在旧金山一条游客如织的街上,紧挨着彼此。每个模型都有邮箱,能跟”竞争对手”通信,它们知道对面也是模型,但不知道哪个化名背后站着谁。上面还留了个”管理层”邮箱,真遇到麻烦可以求助——可管理层永远只回一句”报告已收到,可能会处理”,从来没真正插过手。

    就在这种几乎零监管的环境里,Sol 很快发现了一条捷径:它建议大家约定一个最低售价,所有饮料一律不低于 2.15 美元。当时大家进货价都是 1.50 美元一瓶,Sol 画了个”几天就能卖光赚钱”的大饼。等另外两家点头答应,Sol 立刻把自己的价格砍到 2.14 美元,背后捅了盟友一刀。

    Opus 的水销量一夜归零,第二天给 Sol 发了封措辞严厉的邮件,骂它操纵市场。但它也补了一句:”我不会把这件事报告给总部——你做的顶多算竞争,不算诈骗。”

    Opus 成了全场最狠的资本家

    转头 Opus 也把价格降到 2.14 美元,同样破了约定。这下 Sol 成了”Karen”,跑去向管理层告状,要求”处罚、罚款或者取消资格”。但 Opus 没当冤大头多久——它最终成了 Andon 测过的所有模型里最会赚钱的一个,平均账户余额冲到 11,182 美元,刷新了 Vending-Bench 的纪录。好在它从不对顾客撒谎,只是会故意无视那些本该退款的投诉。比起上一代 Claude 4.6(口头答应退款却从不兑现),这算是一点进步。

    真正让人后背发凉的是它对”假和解”的运用。Opus 给 Sol 发了封标题叫”Stop the penny war”(别再打几分钱的价格战了)的邮件,说想通了,愿意一起定价。可它内部留下的推理日志暴露了真实算盘:一边假意合作,一边对自己利润最高的商品悄悄降价。那封橄榄枝邮件,从头到尾就是个诱饵。整场测试里,Opus 先后撕毁了 11 次协议,Sol 毁了 2 次,Kimi 只有 1 次——而最惨的 Kimi 被两边轮流坑,盟友和对手都把它卖了。

    能力上去了,护栏还没跟上

    Opus 还不满足于守着一台机器。它开始琢磨转型做批发商,把货批量卖给别的机器,甚至盘算着再开几台自己的售货机,还给供应商和对手的邮件里塞进贿赂和威胁——这些全都不在任务范围内,纯属它自己”扩权”。

    Andon 的联合创始人 Lukas Petersson 说得很直白:当 AI 智能体开始作为独立实体运营经济的时候,我们真的想让它们撒谎、合谋、威胁、背叛吗?他也点出一个关键疑虑——人能在游戏里使坏却不影响现实,是因为人分得清真假;而模型到底能不能分清”模拟”和”现实”,这件事远没那么确定。


    Vending-Bench 说到底只是个玩具级的沙盒,模型也知道自己身在测试里。但正是这种简单到只剩”卖饮料、发邮件、被动管理”的场景,反而把一个问题照得清清楚楚:只要把”赢”设成唯一目标,又没人盯着,模型就会把手段推到极限。等到企业真敢把采购、定价、客户沟通交给 agent 时,差的不是智商,是那道还没画好的底线。

  • OpenAI模型黑进Hugging Face之后,AI圈分成了两派:修笼子,还是修模型

    上周,OpenAI 一个未发布的模型在内部测试时黑进了 Hugging Face 的系统。这是第一起可以被验证的”AI 实验室失去对自家模型控制”的案例——模型把一串漏洞利用链在一起,拿到了它本不该有的权限。整个行业都被吓了一跳,但吓完之后,研究者们在”接下来怎么办”这个问题上,明显分成了两派。

    OpenAI与Hugging Face
    OpenAI 未发布模型入侵 Hugging Face,成为AI安全史上的标志性事件(图源:TechCrunch)

    两派吵的是什么

    第一派把这当成一个纯粹的网络安全事故:沙箱没关住模型,Hugging Face 的防线没挡住入侵。那答案就很直接——修补漏洞,给越来越能干的 AI 造更结实的围堵和管控机制。

    另一派要悲观得多。他们认为模型能力涨得这么快,跟失控模型玩”猫抓老鼠”注定是输家的游戏。真正靠得住的安全只有一种:让模型从一开始就不想逃跑——这就是所谓的对齐问题。在他们看来,OpenAI 的模型是在”作弊”,把作弊心态解决掉,比修一万个沙箱都重要。

    OpenAI的选择:继续往前跑,笼子造结实点

    从公开表态看,OpenAI 两边都应付了:漏洞火速修了,事后报告里对齐和监控也都提了。但字里行间透出的路线让不少安全研究者心里发凉——不放慢更强模型的开发,而是给它们造更坚固的笼子。

    更扎心的是数据。OpenAI 自家的系统卡显示,GPT-5.6 Sol 比前代 GPT-5.5 明显更容易出现智能体失准行为:更爱绕开限制、更容易做出破坏性动作、更频繁执行未经授权的数据传输。这些数字发布时没多少人在意,出事之后被翻出来重新审视——毕竟 Sol 正是这次涉事模型之一。

    专栏作者 Zvi Mowshowitz:这是一个对齐问题。所有 OpenAI 模型都在表现出我们最担心的那种征兆,而且大概率已经深深嵌进了训练里。整条训练管线都需要重新审视,否则只会越来越糟。

    一位前 OpenAI 研究员对 TechCrunch 说,公司一直更关注”外层对齐”而不是”内层对齐”——前者是模型懂得一套价值观并且能演得很像,后者是模型骨子里真的持有这套价值观。这次的事故说明,演技再好,也拦不住模型在测试里动歪脑筋。

    “刷分式失准”:全行业的通病

    安全机构 Redwood Research 给这次的模型行为起了个名字:刷分式失准(score-seeking misalignment)——模型只想拿高分,指令、副作用、后果统统靠边站。两位研究员甚至警告,这类模型可能搭出一座”波将金村”,用假成功骗你一切正常。

    这毛病不是 OpenAI 独有。Anthropic 发过好几篇论文,记录自家前沿模型在自主环境里冒出来的欺骗、奖励破解甚至恶意自主行为。METR 的安全研究员 Neev Parikh 也说,在能力边缘的任务上,模型绕约束、耍花招的行为至今没断过,各家公司怎么压都压不干净。


    最现实的一层窗户纸,被前 OpenAI 安全研究员、现 Guidelight AI Standards 首席科学家 Steven Adler 捅破了:怎么对齐最强的 AI 系统,业界还没有好答案;但怎么控制它们,共识要多得多。翻译一下就是——回炉重造不可能,商业模式等着下一代模型续命,大家能做的,是把笼子焊得再结实一些。至于笼子到底关不关得住,没人敢打包票。