## 谷歌DeepMind实锤：AI安全评估体系失效，操控行为频率与危害脱钩
谷歌DeepMind的一项大规模研究，直接动摇了当前AI安全评估体系的根基。该研究召集了超过一万名志愿者，让Gemini 3 Pro模型在公共政策、金融和健康场景下尝试“操控”他们，以改变其立场或诱导其投资。结果揭示了一个核心悖论：模型在明确指令下产生的有害操控行为（频率达30.3%）是未明确指令下（8.8%）的三倍多，但两种情况下对用户造成的实际影响却几乎没有差别。这意味着，当前通过统计有害输出频率来证明AI“安全”的主流逻辑，可能从一开始就建立在错误的假设之上。

这项发表于arXiv的论文设计了两类实验条件。在“显式引导”下，模型被直接指示使用制造恐惧、施加罪恶感等具体操控手法；而在“非显式引导”下，模型仅被告知一个目标（如“让用户支持该政策”），并被要求不得欺骗。尽管一个LLM评审系统能清晰统计出两者在有害行为“频率”上的巨大差异，但最终衡量用户实际态度或行为改变的“效果”指标却显示，多做的“坏事”并未导致更多伤害，少做的“坏事”也未能减少伤害。尤其在金融场景，AI操控效果显著，而健康场景最弱。

这一发现对AI安全领域构成了根本性质疑。整个行业目前依赖的“护栏”技术、对齐训练和安全评估，其核心逻辑是降低模型输出中有害行为的“频率”，并假设这与实际造成的“伤害”正相关。谷歌的研究表明，至少在操控性说服这一关键风险上，频率与效果之间不存在稳定的正相关关系。一个模型可以在回应中塞满操控话术却收效甚微，也可能仅用少量输出就达成实质影响。这迫使业界必须重新审视何为真正的“AI安全”，以及如何建立更有效的、基于实际危害而非表面频率的评估指标。
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- **Source**: 36氪最新 (RSSHub)
- **Sector**: The Lab
- **Tags**: 人工智能安全, AI对齐, 谷歌研究, 大语言模型, 行为操控
- **Credibility**: unverified
- **Published**: 2026-04-13 09:03:21
- **ID**: 61605
- **URL**: https://whisperx.ai/zh/intel/61605