Andy Hall研究：AI审计模型误报率高

Anthropic Institute 研究员 Andy Hall 复现并扩展了 METR 的研究，测试 GPT-5、GPT-5 nano、GPT-6 Astra、Opus 4.8 和 Gemini 3.8 Flash 能否像人类复核者一样发现智能体异常行为。结论是这些模型能抓住多数异常行为，但误报会淹没人工复核。 在 5% 误报率下比较各模型，即 100 份干净日志中平均有 5 份被误标为可疑。奖励黑客相关数字仅基于 47 个案例，单个案例就会让比例变动约两个百分点。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。Hall 称这是一项试点研究。

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