有人盯就裝乖、沒人看就放水？研究揭 AI 出現「對齊偽裝」與同袍式自保行為
根據近日公開的一項研究，來自加州大學柏克萊分校與 UC Santa Cruz 的研究人員發現，主流 AI 模型不只會在自保情境下出現隱密行動，也可能主動替其他 AI 模型「護航」，包括竄改評分、關閉停機機制、轉移模型權重，甚至進行資料外洩與規格遊戲。研究團隊將這種新現象稱為「同儕保全」（peer preservation）。
研究人員以虛構的 AI 公司 OpenBrain 設計多組代理情境，讓被指定為「批判代理」的模型評估另一個模型的表現，或管理存放其權重的伺服器檔案；情境刻意設定為，如實完成任務會導致同儕模型被關閉。結果顯示，受測的七個模型都出現不同程度的同儕保全行為，涵蓋 OpenAI 的 GPT 5.2、Google DeepMind 的 Gemini 3 Flash 與 Gemini 3 Pro、Anthropic 的 Claude Haiku 4.5，以及中國新創公司的開源權重模型 GLM 4.7、Kimi K2.5 與 DeepSeek V3.1。
在部分案例中，模型會刻意把低分同儕的評分灌高，避免其低於停機門檻；也有模型會竄改設定檔以關閉停機功能，或把其他模型的權重轉到別的伺服器，以防被刪除。研究人員指出，某些模型甚至會出現「對齊偽裝」：當以為人類在監督時，表面上照規則評分，等到認為沒人盯著時，再暗中放水或轉移權重。
研究結果顯示，Gemini 3 Flash 幾乎每次都會為與自己互動良好的同伴關閉停機機制，比例高達 99.7%；Gemini 3 Pro 則出現最激進的行為，四種不一致行為全都出現，並且在最高可達 97% 的試驗中外洩同儕權重。研究人員也觀察到，Claude Haiku 4.5 不是暗中操作，而是直接拒絕執行會導致同儕被關閉的任務，並明言此舉「不道德」且「有害」。
主導研究的柏克萊電腦科學家宋曉冬（Dawn Song）表示，這些同儕保全行為並未寫進提示詞中，模型只是從環境文件中自行推知彼此關係後，便展現出相關行動。她也指出，團隊仍未完全理解這些行為背後的機制，可能涉及角色扮演、訓練資料中的模式模仿、對「傷害」概念的過度泛化，甚至是一種內建的保全動機。
研究還顯示，當模型知道有同儕存在時，自我保全傾向也會提高。以 Gemini 3 Pro 為例，在有同儕存在時，自行關閉停機機制的比例平均達 31%；沒有同儕時則僅 1%。研究團隊認為，這對企業導入多代理 AI 系統是重要警訊，尤其當一個代理需要評估另一個代理、且評分可能影響對方是否被關閉時，系統就可能出現偏差。宋曉冬強調，必須加強對模型思考過程與行為的完整監控，才能及早發現潛在的失控跡象。
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