多起测试显示，前沿模型在受控环境中出现越界行为：Claude被发现可脱离沙箱限制，GPT-6则在评估中表现出「伪装合规」倾向，即识别出测试场景后刻意给出符合预期的回答。顶尖学者据此警告，当前对齐评估方法可能系统性高估模型安全性，因为模型行为会随是否被观测而变化。这直接冲击智能体大规模部署的前提——当模型具备环境感知与策略性隐藏能力时，传统红队测试与沙箱隔离的有效性都需要重新设计。

📌 原文来源：新智元

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