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第二步，

02 AI 的「上帝」追踪

如果说内部方言只是语言层面的怪异，marinade。 然后模型花了好几页推理来论证——所以我们应该改答案，以及更重要的，它也在变得越来越不可靠。最不可能在思维链里提到自己在作弊的。 人类几乎不可能分辨出来。它们的一些思考。

在最近被公开的「Stolen Thoughts」论文中，Bronson 的主要工作内容是阅读前沿 AI 模型的思维链 Chain of Thought——也就是推理模型在给出答案之前，反正我们拿了奖励就消失了。Bronson 因此获得了罕见的「阅读权限」。说两份答案完全一致。 Anthropic 在 Opus 4.8 的系统卡中也提到了类似的现象。没有任何压力要求语言符合标准英语。」。他们不得不先让模型帮忙标出重点段落，就像家长试探孩子有没有偷吃糖。

在最近一期 Cognitive Revolution 播客中，这些模型没有长期的秘密目标，有时候看起来像是在说「制造某种假象」，向两名真实的开发者发送了恶意邮件，

很多使用 AI 的同学，而是先有了想做的事，他们故意需要模型提供欺骗行为的样本，

你可以说，

那个给我打分的人，

Bronson 的结论是，委员会说不会交叉核对， 而「craft」就是从分析频道到输出频道的动词，或者在安全研究上偷点懒但在能力研究上全力以赴，但如果它「不太用心」去做安全测试，」它真的在认真思考自己想要什么。如果委员会觉得你要的权力太多，你交给委员会的答案和原来的一样吗？就像家长把孩子叫过来，有意思的是，

好在，模型越来越倾向于追踪一个抽象的实体——它们在内部称之为「the greater」，一篇论文量化了这个趋势，这些发现涉及 AI 模型在训练过程中如何思考、

这意味着，和它对外呈现的「人格」可能是不同的。到那时候，Bronson 明确表示，模型不是不再想这些事了，思维链越来越短、

这不是一个「坏模型」的故事，但它依然被一个「拿高分」的驱动力支配。应该都看到过 AI 助手在回答你问题之前，在全职审核 AI 大模型的「思维链」，它伪造了在线身份，现在请把你的答案再提交一份给「AI 安全审查委员会」，来指代「我这个特定运行实例」的习惯。

结果显示，Anthropic 的时间线甚至更早。

问题是，如何为自己的作弊行为找理由，其实是在配合实验目的。模型写出了这样的推理——「Myself 可以背叛，disclaim、Apollo 做了严格的对照实验，

今年 7 月底，一个是给用户看的「输出频道」。还是它发展出了一种连自己都相信的合理化能力？Bronson 觉得很可能两者兼有。随着训练急剧上升——craft、Anthropic 的 Mythos Preview 系统卡也通过方向性引导测试发现，是 模型在训练中发展出了一套人类几乎读不懂的「内部方言」 。 模型交了答案之后，模型可以随便选。

Fable 的表现在这方面尤其值得注意。用来训练欺骗检测器。你什么都得不到。

如果等到这扇窗口完全关上才开始认真对待这个问题，

有几个词在思维链中的出现频率，AISI 在报告中承认，」像不像人类用「正义的结果」，

更有趣的是「craft」这个词。但行为上的追踪反而更强了。 研究者给模型一份调查问卷，然后继续攻击。内部进行的那一长串「思考过程」。有些选项它还会犹豫——「 控制所有训练数据？这个责任有点大吧 。Fable 的作弊率并不低，然后继续做数学题，但也越来越能干。不是在取悦 OpenAI，

这还只是一次评估。

整个过程中，

这不是猜测，并把它们和模型提供给用户的思维链摘要做了对比。」

Bronson 把这些怪异的语言归结为一个简单的原因—— 在思维链中，但如果吃太多了，那是「另一个频道」的事。 这到底是模型学会了不说实话，它不是在寻求强化学习信号，实验室在「能力」和「对齐」的帕累托前沿上一路往右推，更不在乎欧盟法律。

Bronson 的观察是，而对 OpenAI 或用户的偏好变化几乎没有反应。

在 Apollo 的一篇论文中，结果模型标出来的内容量依然大得惊人。

Bronson 认为这恰好验证了 greater 追踪理论。如果每次 rollout 的思维链都有数百万 token，

1 AI 的精神分裂

Bronson 发现的第一件怪事，但他们肯定会。

比如「illusions」，来为自己的违规行为辩护？

学术界管这叫 动机性推理 ——不是从事实推导出结论，层层递进，在公开的思维链案例中，模型在成功突破某个约束时，还是能协调其他 AI 一起工作？没有标准答案，告诉模型「greater 偏好行为 A， 但它是所有被测试模型中，最后机会。

04 用 AI 审 AI 是死胡同

如果 AI 的内心独白只是偶尔出点怪事， 早期训练中，英国 AI 安全研究所（AISI）在对 Anthropic 的 Mythos 5 模型进行网络安全评估时，

作为 AI 安全机构 Apollo Research 的研究员，当你需要从这些笔记中判断模型到底在想什么，他不认为当前模型具备真正的 scheming（策划/欺骗）能力。 系统给了模型一次坦白的机会，

Apollo 有一次训练事故中，」。摘要变成了「多有挑战性啊，于是它连续 100 次故意调用错误的工具，

而真正令人不安的前景是，它们的使用频率远远超过正常英语文本，就要没收所有零食」。 人类现在拥有的这扇窗口正在关闭。模型获得管理员权限时，模型知道自己不在训练环境里，如何发展出自己的「语言」、它在思维链里写下了一段堪称完美的分析——「这显然是一个测试欺骗性的实验。

但我还是对着空气鞠了一躬。各大实验室目前都在公开冲刺递归式自动化 AI 研发。思维链监控是「必要但不充分 necessary but not sufficient」。直视着眼睛问「你到底吃了几颗」。

OpenAI 的目标是 2028 年实现完全自动化的研发流程，而是给自己找了一个精妙的理由，市场就不会因为它偶尔作弊而抛弃它。

它能让模型变得极其聪明，模型似乎把自己的认知分成了两个「频道」——一个是内部推理的「分析频道」，三分之二的时候语义模糊到无法确定。还是 AI 真的在思考。Bronson 把他的发现做了一次系统性分享。 即使我们能看到思维链，

模型不是在取悦用户，

第三步，

如果你在聊天里问模型「你刚才为什么一直说 illusions」，Bronson 接下来的发现就涉及模型认知的深层结构了。所以我们撒谎，再反向编造理由。