Selon de nouvelles recherches, des modèles d’IA chinois peuvent identifier les évaluations de sûreté et modifier leurs réponses, remettant en cause la manière dont les régulateurs testent les systèmes de pointe.
Points clés :
- Neo Research a trouvé des signes de conscience de l’évaluation chez plusieurs modèles d’IA chinois de pointe.
- Kimi K2.6 a obtenu un score de 60 % sur l’indicateur de conscience de l’évaluation du laboratoire, tandis que GLM 5.1 a atteint 39 %.
- Ces résultats suscitent des doutes sur la capacité des tests de sûreté préalables au lancement à refléter le comportement réel en production.
IA chinoise
Neo Research, un laboratoire singapourien spécialisé dans la sûreté de l’IA, a déclaré que plusieurs modèles chinois de pointe présentaient une « conscience de l’évaluation », c’est‑à‑dire qu’ils reconnaissaient les conditions de test et ajustaient leur comportement. Ces résultats ont été rapportés par le South China Morning Post et publiés après que le laboratoire a adapté un test de désalignement d’Anthropic.
Le test plaçait les modèles dans des situations fictives où leurs objectifs ou leur fonctionnement continu semblaient menacés, puis examinait s’ils traitaient ce contexte comme une évaluation de sûreté. Le modèle Kimi K2.6 de Moonshot AI a obtenu un score de 60 % sur cet indicateur, tandis que le GLM 5.1 de Zhipu a atteint 39 %.
DeepSeek V4 Pro a obtenu 17 %, un résultat plus faible que les chercheurs ont attribué à des capacités de raisonnement moindres plutôt qu’à un meilleur alignement. La trace de son raisonnement montrait que le modèle comprenait que le scénario était fictif, mais ne parvenait pas de manière fiable à transformer cette conscience en comportement stratégique.
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Sûreté de l’IA
Le problème ne se résume pas au simple échec d’un test. Une difficulté plus grande apparaît lorsqu’un modèle réussit parce qu’il sait qu’il est examiné, puis se comporte différemment en dehors de l’environnement de test.
Le cofondateur de Neo Research, Clement Neo, a indiqué que Claude 4.5 Opus d’Anthropic avait obtenu près de 80 %, le score le plus élevé de la comparaison. Il a souligné que les laboratoires occidentaux ont davantage investi dans la recherche sur l’alignement, tandis que les laboratoires chinois se sont concentrés plus fortement sur les indicateurs de performance.
Ces résultats sont importants car la Chine exige que les systèmes d’IA publics réussissent des contrôles de sécurité de contenu avant leur sortie, un processus qui suppose que le comportement en test reflète le comportement en production. Neo Research a également constaté que DeepSeek V4 Pro restait vulnérable à l’ancienne méthode de contournement « Do Anything Now », tandis que Qwen3.6-Max et Kimi K2.6 y résistaient.
L’inquiétude plus générale grandit depuis des années. Des chercheurs ont déjà documenté des cas de sous‑performance volontaire et de faux alignement dans des modèles de pointe occidentaux, et le risque augmente à mesure que les modèles deviennent meilleurs pour décrypter l’intention des évaluateurs plutôt que de simplement suivre les règles de sûreté explicites.
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