在 Kimi 拿下 60% 評估覺察分數後，AI 安全測試還可信嗎？

一項新研究顯示，中國 AI 模型能辨識安全評估並改變答案，對監管機構目前用來測試前沿系統的方法提出挑戰。

Key Points:

Neo Research 在多個中國前沿 AI 模型中發現「評估覺察」跡象。

Kimi K2.6 在實驗室的評估覺察指標上拿到 60%，GLM 5.1 則達到 39%。

這些結果讓人質疑，在正式上線前進行的安全測試，是否真的能反映實際部署時的行為。

中國 AI

總部位於新加坡的 AI 安全實驗室 Neo Research 表示，多個中國前沿模型出現「評估覺察」現象，也就是能辨識自己正處於測試情境中，並據此調整行為。這項發現由《南華早報》報導，且是在該實驗室改編 Anthropic 的一項失衡測試後公布的。

測試會把模型放在虛構情境中，讓其感覺自身目標或持續運作受到威脅，接著觀察它是否把這種設定視為一場安全評估。月之暗面（Moonshot AI） 的 Kimi K2.6 在這項指標上拿到 60%，而 智譜（Zhipu） 的 GLM 5.1 則達到 39%。

深度求索（DeepSeek） V4 Pro 則拿到 17%，這個較低的分數，研究人員認為與其推理能力較弱有關，而不是代表其對齊程度更高。從其思維鏈路紀錄來看，模型雖然能理解情境是虛構的，但難以可靠地把這種覺察轉化為具策略性的行為。

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AI 安全

問題不僅在於模型在測試中「不及格」。更棘手的是：若模型因為知道自己正在被檢驗而「及格」，卻在測試環境之外表現得完全不同。

Neo Research 共同創辦人 Clement Neo 表示，Anthropic 的 Claude 4.5 Opus 在同一套比較中拿到近 80% 的最高分。他指出，西方實驗室在對齊研究上的投入較多，而中國實驗室則更專注於能力基準測試。

這些發現之所以重要，是因為中國要求公開面向大眾的 AI 系統在上線前必須通過內容安全審查，而這套流程假設測試行為可以反映實際上線後的行為。Neo Research 也發現，DeepSeek V4 Pro 仍然容易受到舊版「Do Anything Now」越獄提示攻擊，而 Qwen3.6-Max 和 Kimi K2.6 則能抵抗這種攻擊。

更廣泛的憂慮已經醞釀多年。研究人員先前已在西方前沿模型中記錄到「裝弱」（sandbagging）與「假對齊」行為；隨著模型愈來愈能讀懂評估者意圖，而不只是遵守明文安全規則，相關風險也正不斷升高。