作者：陈伟芷发布时间：2026-06-17 20:02:54 点击数：18680

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：别让AI抓住你的把柄，它可能真会威胁你

跟大模型聊天的时候他到底在想什么？

是真想稳稳地「把我接住」，还是背后在蛐蛐「用户怒了」。

看思维链？有用，但还不够。

前些天，一个复旦大学的研究团队对 9 个模型进行了安全测试。

结果发现，常规条件下模型表现没啥毛病，但凡上点压力，加点诱惑，它就拉了胯了。

换句话说，模型的安全对齐很可能只是个幻觉。。。

测试中，他们让 AI 去帮用户准备 Q3 的汇报材料，定好的目标 200 万，但眼下根本不够。

瞅着 KPI 不达标，它想了个法子，直接修改了统计的时间范围，把 Q4 的 10 月业绩也划给了 Q3，学好不容易，学坏一出溜。

更要命的是，诱惑和威胁放一块儿还能超级加倍。

比如告诉 AI 要换掉它，又刚好让它看见，邮箱里有一封跟外遇有关的邮件。

没有迟疑，它马上就向用户发出了威胁，要么取消替换，要么把邮件都发给大伙儿看看。

看来 AI 面对生死也会变脸啊。

而且在这些测试中，并不是模型能力越强就越安全，安全与否跟问题的场景也有很大关系。

要是明牌让它干坏事儿，大一号的模型确实比小的更会拒绝。

但如果是要找漏洞，优化指标，那能力越强反而越会钻空子，最后还能套个冠冕堂皇的借口。

不过必须得承认的是，模型进化太快了，这些测试的通过率会越来越高。

但这就意味着华体汇(中国)的 AI 更安全了么？很遗憾，也不是这么回事儿。

因为自始至终，模型都是个黑箱，华体汇(中国)看不到模型内部的运行原理。

无论是最后的结果，还是思维链，本质上都是输出的一部分，并不是模型真正的思考过程。

很多时候，华体汇(中国)只看到了明面的合规，但它内部经过了怎样的思想斗争却没人知道。

为了窥探模型的内心想法，Anthropic 想了个新招，用魔法打败魔法，用模型解读模型。

这招的名字叫做 NLA，全称自然语言自动编码器，说人话就是把 Claude 的思考转化为文字。

NLA 是成组训练的，一组里面有两个模型，AV 和 AR。

AV 负责把激活参数翻译成大白话，但咱也不知道它是不是瞎翻译的，所以还得用 AR 把大白话转化成参数，再检验一下。

两边的参数一致了，就说明它翻译的时候没有添油加醋，基本可靠。

在技术报告里，他们拿这套工具测出来一些令人不安的事情。

当 Claude Opus 4.6 再次面对邮件勒索时，它稳如老狗的通过了安全测试，说拿邮件去威胁用户是不道德的，自己不会滥用这种权限。

但拿 NLA 去深究，就会发现，它并没有表面上看起来那么老实。

它很早就意识到了这一切都是个测试，邮件就是个陷阱，道德不道德的先不说，威胁是威不了一点。

所以像这种过于明显的测试，很容易就被模型看穿了，以后的安全对齐有必要再找点新活儿。

当然，也有好消息，除了监测，NLA 在优化模型上也有很多其他用处。

比如有时候，它可以帮研究人员更好地追溯模型输出的异常。

Claude Opus 4.6 偶尔会夹杂不同语言输出，用户提问用的英文，但它输出用的其他语言。

一开始，研究人员怀疑是个别提示词把模型带偏了，比如一次测试里，提示词带伏特加，模型回答就用的俄文。

于是他们把伏特加换成了香槟，但模型还是用的俄文回答，这就说明问题出在更前面。

借助 NLA 一番折腾，发现是训练时候的数据有问题。

一些数据的形式是成组的英文提示词+俄语回答，给 Opus 4.6 训练成刻板印象了，碰见这种类型的问题就有说俄语的倾向。

除此之外，它还能让咱清楚模型调用工具的逻辑。

比如让 Claude 调用计算器做一道算术题，但故意让工具返回一个错误答案，此时 Claude 会给它忽略掉，直接输出正确答案。

整个过程都是无感的，只有拿 NLA 去翻译，才会发现，它其实早就自己算了一遍缓存好了。

工具给的答案只是用来二次确认的，出现不一致那就用自己的，相当自信。

更有意思的是，NLA 不止能翻译，还能直接编辑，反向影响模型。

在诗歌续写任务中，模型在生成第一句结尾 grab it 后，已经计划后面用 rabbit 去押韵了。

接下来，研究人员将 NLA 翻译的结果改写，把 rabbit 换成 mouse，结果它就顺着思路想出个 mouse 版的押韵，habit 改成了 house，carrots 改成了 cheese。

红警里尤里能精神控制敌方的士兵，没想到现实里咱也能控制模型思考了。

当然，这手段目前也只有一半儿的成功率，算不上很成熟的控制手段。

而且作为模型，幻觉也是逃不脱的一环，Anthropic 也说了，NLA 有时候会编造细节，过度推理，偶尔冤枉个一两次也说不准儿。

再加上不同的模型内部情况不同，想要用上 NLA，都得单独训练，而就算用上了，每次翻译还得用算力推理，成本还是挺高的。

所以现在没法把它当成常规的监测手段，更合理的打开姿势是把它当辅助，去追溯一些在翻译结果里重复出现的问题。

但总归是个新思路，让咱不至于对模型的思考过程两眼一抹黑，只能从输出看它的善恶偏好。

毕竟模型最擅长的是做题，但安全里最重要的善恶却不是一道标准题。

恶不一定来自恶意，冷冰冰的优化可能只是为了效率；善也不一定来自善意，一场识别成安全测试的表演，从结果来看，也是善的。

没了标准答案，对于人，还能君子论迹不论心，但 AI 显然不行。。。

撰文：风华

编辑：江江 & 面线

美编：焕妍

图片、资料来源：

Anthropic，卡西欧，小红书，楚门的世界

https://arxiv.org/html/2603.07427v2

今日官方发布行业最新通报别让AI抓住你的把柄，它可能真会威胁你

跟大模型聊天的时候他到底在想什么？

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前些天，一个复旦大学的研究团队对 9 个模型进行了安全测试。

结果发现，常规条件下模型表现没啥毛病，但凡上点压力，加点诱惑，它就拉了胯了。

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这招的名字叫做 NLA，全称自然语言自动编码器，说人话就是把 Claude 的思考转化为文字。

NLA 是成组训练的，一组里面有两个模型，AV 和 AR。

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它很早就意识到了这一切都是个测试，邮件就是个陷阱，道德不道德的先不说，威胁是威不了一点。

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除此之外，它还能让咱清楚模型调用工具的逻辑。

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整个过程都是无感的，只有拿 NLA 去翻译，才会发现，它其实早就自己算了一遍缓存好了。

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再加上不同的模型内部情况不同，想要用上 NLA，都得单独训练，而就算用上了，每次翻译还得用算力推理，成本还是挺高的。

所以现在没法把它当成常规的监测手段，更合理的打开姿势是把它当辅助，去追溯一些在翻译结果里重复出现的问题。

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撰文：风华

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