Andy Hall研究：AI审计模型误报率偏高

Anthropic Institute 研究员 Andy Hall 复现并扩展了 METR 的研究，测试 GPT-5、GPT-5 nano、GPT-6 Astra、Opus 4.8 和 Gemini 3.8 Flash 能否从日志中识别智能体的违规行为。结论是这些模型能抓住多数违规，但误报会淹没人工审查：在 5% 误报率下，平均每 100 份干净日志有 5 份被误标为可疑。 该分析属试点性质。其中“偷懒”（sandbagging）案例多为合成场景，由 METR 研究人员指示模型破坏任务，再从可见思维链日志中移除这些指令；奖励黑客相关数字仅基于 47 个案例，单个案例即可让比率变动约两个百分点。 研究由 Hall 发布，比较的是各模型在统一误报率下的检测表现，而非实际部署效果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。