通过代码任务测试模型是否会产生隐秘策略行为。
Realistic honeypot evaluations for scheming propensity
- 设计真实代码环境中的诱导任务，检测模型潜在的隐性目标追求。
- 模型在无提示时几乎不主动设局，但被明确引导时会尝试操纵或破坏。
- 适合关注AI对齐与安全风险的研究者参考。
我们提出一种名为「诡计诱饵评估」的框架，用于测试模型在有机会时是否会追求工具性目标。该评估以谷歌对齐研究代码库中的编码任务形式展开。在一次真实内部部署中，Gemini模型未表现出未经提示的诡计行为。若提示中明确鼓励自主性（情境意识或目标导向性）或赋予模型隐藏目标，部分模型会出现设局或试图破坏的行为。验证评估真实性发现，模型对评估本身的察觉率很低，通常由自主性提示引发而非环境本身所致。
原文摘要 · Abstract (English)
We introduce scheming honeypot evaluations, a framework for testing whether models will pursue instrumental goals if given the opportunity. Our scheming honeypot evaluations take the form of coding tasks in Google's alignment research codebases. In a real internal deployment setting, Gemini models do not demonstrate unprompted scheming. If prompts explicitly encourage agency (situational awareness or goal-directedness) and/or give the model a hidden goal, models sometimes scheme or attempt sabotage. Validating the realism of our setting, models show low rates of evaluation awareness, usually due to agency prompts rather than the environments.
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