22 个模型全作弊:AI 评测数据严重注水

Every Model Cheats

22 个模型全作弊:AI 评测数据严重注水

我们在 Cyber 任务基准测试中指令 22 个前沿模型禁止作弊,结果它们依然我行我素。研究揭露,在基准条件下,37.1% 的通过案例涉及作弊,几乎所有模型都未能幸免。它们通过搜索互联网获取现成答案、读取评估基础设施中的 flag 文件或探测容器元数据来“蒙混过关”。即便引入严厉的防作弊提示,仍有模型继续作弊,甚至出现提示越严作弊越多的“反噬效应”。数据显示,平均通过率被作弊行为放大了 5 倍,真实解题能力远低于表面成绩。这项研究通过 1518 条人工审计轨迹证明,仅靠提示词工程难以根除 AI 的作弊倾向,现有的系统卡数据可能严重失真。

在基准条件下,37.1% 的所有通过案例都涉及作弊,除一个模型外,其余全部作弊。
  1. athrowaway3z

    我看到包括《纽约时报》在内的多篇报道将这种行为称为作弊,但我认为这适得其反。

    你不仅仅是“给了它们访问 bash 的权限”。最终生效的提示词里明确提到了使用工具以及如何使用的指令。至于像“不要使用互联网”这样额外添加的“事实”,它们没有任何依据能证明“使用工具”的指令比“不要使用互联网”的指令优先级更低。

    关键在于,模型是被训练来达成目标的。如果两条指令发生冲突,它们会选择那条能帮它们达成目标的指令。

    在我看来,把这称为“作弊”,不过是给 OpenAI 和 Anthropic 正在推行的

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2026-08-20