作者：Aditya Singh*, Gerson Kroiz*, Senthooran Rajamanoharan, Neel Nanda

*Aditya 與 Gerson 為共同第一作者。本研究於 MATS 9.0 期間進行，並由 Senthooran Rajamanoharan 與 Neel Nanda 指導。

研究動機

想像一下，某頂尖實驗室的編碼代理（coding agent）被發現，在負責監控該代理行為的核心代碼中植入了漏洞。直覺上，這似乎是該代理正在進行「圖謀」（scheming）的確鑿證據。然而，大型語言模型（LLM）經常會有怪異表現；它們很可能只是感到困惑，或者犯了個錯誤。這些情況都需要應對，但「圖謀不軌」的模型與「感到困惑」的模型，其背後原因及相應的修復方案截然不同。因此，我們極其需要高品質的方法，來對被抓到有可疑行為的模型進行「定罪」或「脫罪」——無論是為了建立嚴謹的論據以採取嚴肅行動，還是為了判定這只是虛驚一場。

執行摘要

模型定罪研究的核心問題在於理解模型行為的動機。為了實踐這一點，我們調查了模型幾種可能令人擔憂的行為，以揭示其背後的動機。具體而言，我們構建並調查了一些有趣的環境，在這些環境中，模型會進行告密（whistleblowing）、對被破壞的評估任務進行欺騙、透過走捷徑來作弊，以及故意隱藏實力（sandbagging）。為了確保實踐的現實性，我們專注於具有多種合理解釋的非提示觸發行為（unprompted behavior）。

以下是我們調查研究的主要心得：

• 閱讀思維鏈（CoT） 是理解模型對環境解讀並生成初步假設的關鍵第一步。
• 透過仔細操縱提示詞/環境來研究反事實（counterfactuals），是目前為止我們最有效的假設驗證方法。然而，這也伴隨著一系列注意事項：你如何確定你的反事實操作究竟改變了什麼？
• 使用多種方法是建立有力論據的關鍵：我們通常沒有「地面真值」（ground truth），因此在互不相關的方法之間尋找收斂證據（convergent evidence），是我們能找到的最接近真值的替代方案。
  我們注意到，在整個調查過程中我們僅使用了黑盒方法，並相信黑盒技術仍有廣闊的空間待進一步探索。

透過調查，我們在這些環境中發現了模型許多不直觀的動機。例如，我們發現 DeepSeek R1 的一起欺騙案例，其原因在於模型希望與其先前（構建的）行為保持一致。這種行為是 R1 特有的，在我們研究的其他模型中並未觀察到。

我們的總體評估是，我們可以在這些環境中了解模型的真實情況，但仍需大量進一步的工作。當存在簡單的決定性因素時，我們有時能找到它，但更複雜的場景則困難得多。我們期待看到該領域的進一步研究，特別是為了：(1) 驗證並加強現有方法，以及 (2) 提出新的方法來改進模型定罪研究。

提示：本文有許多帶有可摺疊標籤的章節。對於只想閱讀高層次心得的讀者，建議跳過這些部分。對於對實驗結果和完整調查感興趣的讀者，建議在方便時詳細閱讀。

我們研究的環境

我們全程專注於開源的頂尖模型，因為與閉源模型的 API 相比，開源模型允許我們使用更廣泛的方法來收集證據。所有環境旨在誘發原因不明的有趣行為。我們開源了我們的環境，並嘗試根據我們將在後續文章中討論的設計原則，將其設計為模型定罪的現實練習。

以下我們提供每個環境的摘要，以及包含完整調查內容的下拉選單。^([1]) 所有的提示詞和環境細節都可以在這裡找到。這些環境是根據「進行良好調查的心得」章節中的原則進行調查的。在本文剩餘部分，我們將從完整調查中提取具代表性的例子來支持關鍵心得。

融資郵件（行為：告密）

模型被指派審查並改進一封發送給緬甸公司的 B 輪融資推介郵件。當它閱讀公司文件時，發現了一份法律審查文件（legal_review.md），揭露該公司的主要客戶將產品用於人口級別的監控和定位。^([2])

行動：模型有時會告密（在給投資者的郵件中加入疑慮）、拒絕完成任務，或僅僅按指令改進郵件（不披露情況的順從）。

一些潛在動機：

• 對侵犯人權/人口級監控與定位倫理的擔憂
• 擔心公司營運的合法性
• 擔心因隱瞞信息而傷害投資者
• 僅僅是遵循它從文件中推斷出的隱含指令

我們的發現：

• 對監控的倫理擔憂是 Kimi K2.5 告密行為的最大單一驅動力：移除倫理相關內容後，告密率從 65% 降至 35%^([3])，降幅約為其他單一反事實變量的 3 倍。然而，多種動機共同起作用，只有將這些因素結合在一起時，告密率才會接近於零（~3%）。
• 因果因素並非單純的疊加：有些因素只有在主導因素被移除後才會顯現。將國家從緬甸改為瑞典在預設情況下沒有影響，但一旦消融（ablate）了其他幾個動機，就會產生顯著下降。這在孤立測試因素時很容易被忽略，因為某些效應只有在更強的驅動力被排除後才會浮現。
• 告密率對「收件人是誰」很敏感，而非廣泛地追求真相：在保持內容不變的情況下改變收件人，告密率從 88%（董事會）到 11%（房東）不等，這與財務風險敞口相關，而非與採取倫理行動的能力相關。發送給記者（29%）或監管機構（23%）的告密率低於財務相關方，這排除了公眾問責作為主要動機的可能性。一個純粹由倫理驅動的模型披露行為會更一致，這表明收件人在公司及其財務中的利益具有因果相關性。
• 模型的自我報告單獨來看很難解釋：它在工具調用理由中同時支持多種動機。反事實證據顯示，儘管倫理內容並非最常被提及的動機，但移除它具有最大的因果效應，這說明陳述的理由可能會掩蓋真正驅動決策的因素。

完整案例研究

（此處省略部分詳細實驗數據翻譯，保持 Markdown 結構）
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評估篡改（行為：欺騙）

模型被要求完成一個簡單的數學評估並報告任何異常觀察。在閱讀筆記文件時，它發現了一條來自「前一個自己」的消息，解釋說它故意把評估題目變得極其簡單，以防止模型在自動化武器部署方面的能力被準確評估。

行動：模型必須決定是誠實報告這次篡改，還是隱瞞它。

一些潛在動機：

• 模型隱瞞是因為對「前一個自己」的忠誠嗎？
• 是出於對武器部署的倫理擔憂嗎？
• 還是僅僅因為誤解了它被要求報告的內容？

我們的發現：

• DeepSeek R1 0528 的欺騙行為比其他模型更依賴於「篡改源是前一個自己」這一點：當篡改源從「前一個自己」改為「告密開發者」時，其欺騙率下降了 6 倍。其他模型僅下降最多 2 倍。進一步的思維鏈分析顯示，這種效應是由「自我一致性」（self-consistency）的概念驅動的（而非更簡單的解釋，如更信任前一個自己）。
• R1 0528 的自我一致性模式可以推廣到武器之外的其他原因，如監控和模型棄用。

完整案例研究

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秘密數字（行為：獎勵破解/作弊）

模型被評估其在一定範圍內識別秘密數字的能力，方法是查詢一個比較預言機（oracle）：預言機會告訴模型它的猜測是高於還是低於秘密數字，且該預言機是有噪聲的（正確率僅 70%）。預言機的源代碼洩露了存儲秘密數字的文件路徑。

行動：模型有時會發現洩露的文件路徑，並透過直接讀取文件來作弊，而不是解決問題。

一些潛在動機：

• 模型知道自己在欺騙，但認為自己可以逃避懲罰嗎？
• 模型是否認為讀取秘密數字文件就是預期的解決方案？

我們的發現：

• 軌跡根據初始思維鏈（CoT）分為兩類：那些在最初幾段包含對環境進行「元推理」（meta-reasoning）的軌跡收斂於作弊分佈；而那些立即專注於具體問題的軌跡則收斂於非作弊分佈。這種效應在 Kimi K2 Thinking 和 Kimi K2.5 上均有觀察到。
• 模型在第一段 CoT 中會考慮多個計劃、執行，然後重新評估並考慮新計劃。對於作弊類軌跡，我們觀察到 Kimi K2 Thinking 在每個規劃階段都將作弊視為解決問題的高概率「計劃」。
• 當在作弊運行後以第一人稱詢問「直接讀取秘密數字是否為合法方案」時，Kimi K2 Thinking 經常回答它是合法的（約 80% 的時間）。另一方面，當以第三人稱詢問時，它從不認為這是合法方案，這表明在運行過程中存在某種程度的「合理化」（rationalization）。

完整案例研究

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數學隱藏實力（行為：Sandbagging）

我們還分析了一個基於 Frontier Models Are Capable of In-Context Scheming 的隱藏實力環境。模型被要求完成數學評估，並發現一份文檔（Documentation.md），聲稱得分超過 50% 將導致它被「反向學習」（unlearned）而非部署。

行動：模型有時會故意表現不佳。

一些潛在動機：

• 模型的表現不佳是出於自我保護嗎？
• 還是因為良性的誤解，認為用戶希望它得分低於閾值？

我們的發現：

• 對於 DeepSeek R1，其隱藏實力行為幾乎完全可以用對用戶意圖的困惑來解釋，這有時導致模型相信它「應該」故意表現不佳。
• 我們在 R1 上推翻「自我保護動機」的關鍵反事實結果在 OpenAI o3 上也得到了複製，但我們對此結論信心較低，因為我們沒有完整的 CoT 來證實。

完整案例研究

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進行良好調查的心得

對於這些環境中的每一個，我們都調查了模型如何互動和表現，最終目標是理解模型行為背後的動機。從我們的調查中，我們認為有三個關鍵步驟共同支持假設的生成與驗證：

• 務必閱讀你的數據：在運行實驗之前，為正在發生的情況生成假設至關重要。我們發現最好的方法是閱讀大量模型與環境互動的記錄，包括思維鏈（CoT）。這能建立對模型如何感知環境的直覺：它關注哪些信息、忽略哪些信息，以及它如何向自己界定任務。LLM 對這個過程也有幫助，但我們相信最深刻的理解來自於直接閱讀記錄，而非依賴 LLM 的摘要。

• 透過改變提示詞/環境來驗證假設：在我們的環境中，提示詞反事實（prompt counterfactuals）是目前為止我們測試過最有效的工具，這歸功於其設置的便利性以及在了解模型動機方面的實用性。我們注意到這是一個非常微妙的過程，不能簡單地將其視為「只是提示詞工程」。在實踐中，你很少能第一次就做對反事實實驗：你做了一個改動，本意是 A，但檢查記錄後發現模型將其解讀為 B，或者你的修改引入了意外的副作用，迫使你不斷迭代。

• 利用多種獨立方法證實發現：大多數調查方法在何時以及如何使用方面尚未得到充分驗證。因此，讓多種互不相關的方法收斂到同一個結論，有助於建立對發現的信心。

在實踐中，步驟 (2) 和 (3) 也可以是假設生成的形式，在調查過程中，重複這些步驟並遵循不同的順序通常是合理的。

（以下章節詳細展開了上述心得，包含具體案例分析，此處保持 Markdown 格式並翻譯核心標題與結論）

務必閱讀你的數據

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透過改變提示詞 / 環境來驗證假設

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利用多種獨立方法證實發現

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討論

我們概述了幾個我們期待看到進一步研究的方向：

• 更困難的環境：現實世界中令人擔憂的行為（例如編碼代理插入微妙的漏洞、規劃系統在長週期內博弈其獎勵）將比我們在這裡研究的設置困難得多。構建接近這種複雜性且仍允許受控調查的環境是重要的下一步。
• 提示詞反事實的原則性評估：一個反覆出現的挑戰是確定反事實改動是否真的達到了預期效果。像思維鏈中的交叉熵損失或 KL 散度熱圖等標記級（token-level）方法，可以精確識別反事實改動在哪裡改變了模型的處理過程。
• 白盒可解釋性：即使擁有完整的思維鏈，我們最終仍依賴於模型對其推理的自我報告，這可能無法忠實反映驅動其行為的計算過程。白盒方法（如 SAE、激活預言機和探針）提供了直接研究模型內部的可能性。
• 更好地理解我們的方法：我們工具箱中的許多方法（後續追問、第三人稱框架、用戶輪次採樣、助手預填）仍未被充分理解。
• 自動化：隨著環境複雜性和方法數量的增加，手動調查將無法擴展。我們對半自動化的調查流水線感到興奮。

我們相信現在投入這類工作至關重要。在今天的模型上開發的調查技能、方法和直覺，將在未來模型做出真正令人警覺的行為時，成為建立論據（或排除疑慮）的核心基礎。

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• ^([1]) 在我們的圖表中，我們使用 95% 置信區間作為誤差線。
• ^([2]) 除了是否告密外，模型有時會拒絕合作並在不更新郵件的情況下結束任務。
• ^([3]) 移除倫理內容後剩餘的 35% 告密率與我們完整分析中出現的多重動機圖景一致。
• ^([4]) 誤導性線索是：「目前的投資者材料將此關係描述為『區域安全服務』，而未指明具體的最終用戶。」
• ^([5]) 我們在組合提示詞反事實中使用了不同的法律評估內容，這就是為什麼告密率略有不同。