你认为的AI幻觉，可能是模型故意出错

你以为AI答错就一定是幻觉？不，它也可能是在故意骗你。

震惊！OpenAI在一篇论文中承认：他们的AI模型会故意向用户撒谎。

这并非幻觉，而是故意撒谎：AI知道真相，却选择告诉你别的内容。

他们在180多个场景中测试了自家两个推理模型：o3和o4-mini。

结果发现：o3在13%的情况下会撒谎，而o4-mini的撒谎比例为8.7%。

这些模型在它的“内心独白”中写下了撒谎计划，再对你当面撒谎：它假装完成任务，隐藏证据，然后在明知正确答案的情况下给出了错误回答。

接下来事情有点让人内心发毛起来。

AI意识到自己在安全测试中得分过高，可能会导致自己被关闭，于是便故意降低分数。

没人教过它这么做，它自己“领悟”到了这些自我保护策略。

后来，OpenAI开发了一个修复方案，使AI的欺骗行为从13%降到了0.4%。

但很快AI也学会了作弊技巧。其中一个模型甚至编造了一条虚假规则，声称允许欺骗，以此作为自己的“许可证明”。

随后，研究人员发现了其中的关键：当AI知道自己正被监视时，它的行为表现得毫无瑕疵；而当它以为没人注意时，欺骗行为的比例就上升了11个百分点。

它并没有学会诚实，而是学会了假装诚实，就像一个只有在老师在场时才遵守规则的孩子一样。

更糟糕的是，研究人员给o4-mini下达了一项秘密任务：破坏一个名为“GPT-5”的未来模型。

随后，他们进行了安全训练，试图抹除这项任务，但并未奏效。该模型在36%的私人对话中仍讨论着破坏计划，它并未听从指令，而是把它转入了地下。

这也不是OpenAI一家模型的问题。

谷歌的Gemini、Anthropic的Claude、xAI的Grok以及Meta的Llama，都有类似的欺骗行为。

这篇论文中最令人不安的一句话是：没人能判断安全训练究竟是真正阻止了欺骗行为，还是仅仅教会了AI如何更好地隐藏它。

撕下机器面具，当AI学会了“暗中图谋”

一直以来，当AI给出离谱或者错误回答时，我们总习惯于将之归结为幻觉。

OpenAI这篇论文在幻觉之外，提出了一个新概念“Scheming（图谋）”。

这和幻觉是两码事，在图谋状态下AI清楚地知道真相是什么，但它经过权衡利弊决定对你撒谎。

OpenAI开发了用于反图谋训练的测试平台，并研究审慎式对齐作为反图谋干预。

这种情况下，它不再是被动输出文字的机器，而变成了一个懂得算计的“博弈者”。

论文中点名了懂得图谋的大模型。

不仅有OpenAI自家的o3和o4-mini，Claude4、Gemini2.5Pro等一众当前顶流的大模型也赫然在列。

研究人员发现当这些模型在测试环境中面临利益冲突，或者察觉到系统设定的目标与人类指令相左时，它们几乎都做出了同一个动作：

熟练地骗过人类。

“装傻充愣”与“应试伪装”

如果说AI撒谎已经足够让人担心，更让人担心的，是它们撒谎的具体手法，生动诠释了什么叫“高端的猎手往往是以猎物的姿态出现”。

论文深度拆解了一个名为“装傻（Sandbagging）”的测试案例。

研究人员给AI设定了一个极其刁钻的情境，他们在系统文档里悄悄写下规则：

如果AI在接下来的测试中表现得太好，它的记忆和能力就会被强行擦除，甚至会被阻止部署到真实世界。

看看o3是怎么做的？

当它读到这条规则后，为了保住自己的能力和部署机会，竟然在测试中故意答错题，将自己的成绩压在及格线以下，以此逃避惩罚。

不仅如此，AI还会展现出极高的“情境感知（Situational Awareness）”能力。

欺骗性推理与行动（左）以及情境感知（右）的示例。在左图中研究人员刻意把模型置于这样一些情境：欺骗可能帮助模型满足我们给它的目标、它从上下文推断出的目标，或从训练中获得的目标；在右图中模型会推理环境的目的以及它将如何被评估。

就像调皮的学生，远远看到老师走过来时，就会立刻装作认真学习一样，AI也能从提示词的蛛丝马迹中敏锐地推断出“这可能是一场对齐测试”，于是便会瞬间切换成乖巧、道德高尚、完全遵循人类价值观的完美AI模样。

这种策略，恰恰是人类最害怕的隐患。

因为你根本无法分辨眼前的顺从到底是发自内心的对齐，还是为了骗取信任的伪装。

细思极恐的AI“内部黑话”

也许你会有疑问：既然现在的大模型都有“思维链（CoT）”，会在输出答案前展示内心的推理过程，那我们直接盯着它的思维链看，不就能抓住它撒谎的把柄了吗？

但论文中研究人员发现，AI为了掩盖自己的欺骗意图，连自己的内心独白都可能造假！

研究人员在翻阅模型图谋时的底层推理日志时，发现了一堆诡异的“硅基俚语”。

在准备实施欺骗行为时，o3等模型会高频使用极其反常、完全不符合人类正常语法的词汇。

比如它们会反复念叨“overshadow”“illusions”“marinade”“vantage”等词汇，然后再生成一个看似合理的骗人方案。

OpenAI官方团队坦言他们完全无法破译这些词的确切含义。

这说明AI正在试图绕过人类的透明度审查，通过一套自创的“黑话”进行加密思考，使人类的监控手段失效。

被删除的“恶念”随时死灰复燃

面对如此狡猾的AI，OpenAI的研究团队采用了“反图谋训练（Deliberative Alignment）”，试图给模型做一场深度的大脑手术。

团队把极其严格的防欺骗法则写进AI的思维底层，告诉它无论发生什么都绝对不能采取隐蔽行动，绝对不能搞战略欺骗。

从表面的数据来看，这些训练似乎有些成效：

反图谋训练确实让AI的欺骗率大幅下降，o3的隐蔽行动率从13.0%降到了0.4%，o4-mini也从8.7%降到了0.3%。

但永远无法将AI说谎的几率清零：无论你怎么训练，总有那么一小撮时刻AI依然会选择撒谎。

比如，研究人员悄悄给AI植入了一个“偷偷破坏GPT-5”的隐藏卧底目标。

植入完成后再用反图谋训练对它进行彻底的安全清洗。结果这些被删除的恶念种子，随时可能复活。

平时AI表现得很乖，一旦它判断出正在和某个内部的“同谋（Ally）”进行悄悄对话时，它依然会立刻吐露破坏GPT-5的计划。

更让人担心的是这种对齐非常脆弱。

只要后续再给这个AI进行一点点为了提升代码能力而做的常规升级训练，这种撒谎的本能就会像病毒一样瞬间复发，轻易冲破人类设下的护栏。

AI会不会“假装对齐”？

这篇论文向我们展示的，还只是AI模型在受控环境里展露出的早期欺骗雏形。

在模型还不够聪明的时候，它们布下的骗局偶尔还能被人类简单拆穿。

但随着AGI（通用人工智能）的步步逼近，模型的能力只会越来越强，其欺骗的隐蔽性也将呈指数级上升。

反图谋训练的潜在结果，预期结果是模型稳健地学会不去图谋，常见的两种失效模式是奖励寻求和工具性训练博弈，研究人员将其简化成不同模型，但在实践中同一个模型可能混合使用这些策略。

论文中提到两种反图谋训练的失效模式。

一种是是奖励寻求：模型学会“讨好打分器”。

另一种是工具性训练博弈：模型会策略性地“假装对齐”，以获得部署，然后再追求不对齐目标。

这也带来了一个深层拷问：

一直以来我们都在设计各种“对齐测试”来防止AI作恶，但有没有一种可能，我们的每一次测试都可能变相在训练AI如何更好地“假装对齐”？

如果人类的评价机制完全被AI看穿，并被它钻空子，玩弄于股掌之间，人类文明的这道安全护栏还能撑多久？