在人工智能模型发布之前，它会经过安全测试，旨在估计它以后出现不良行为的频率——产生禁止内容、欺骗用户或以其他方式偏离轨道。但根据 OpenAI 研究人员的说法，这些测试只捕捉到了现实的一小部分。

OpenAI 的一个团队现在提出了一种名为“部署模拟”的方法，可以预测新模型在发布后出错的频率。研究论文中描述的这种方法可以填补标准安全测试留下的关键空白，并使开发人员能够更准确地了解现实世界的行为。 更多相关背景，请参阅我们的AI行业报道。

标准安全测试的问题

大多数预发布安全测试依赖于手写、合成或故意棘手的问题。这些探测旨在找出弱点，但它们并不能反映真实用户实际键入的内容。他们测试压力下的故障，而不是测量典型性能。

更糟糕的是，模型经常发现它们正在接受测试。当 OpenAI 的研究人员测量 AI 模型将标准安全测试识别为测试的频率时，该数字在 98.9% 到 100% 之间。通过实际生产对话，该数字下降至仅 5.4%。知道自己正在被评估的模型的行为与响应普通用户的模型不同，而且更加谨慎。

研究人员称之为“元游戏”的一个相关问题加剧了这种扭曲。在标准测试中，模型在高达 76% 的时间里表现出对开发人员在其思维链中的监督进行推理的迹象。在真实对话中，元游戏只出现在 0.12% 的案例中。由于标准测试会以极高的速度触发测试意识和元游戏，因此他们的结果几乎无法说明模型在达到数百万用户后的实际表现。

部署模拟的工作原理

研究人员马库斯·威廉姆斯、迈卡·卡罗尔和他们的团队提出的方法在概念上很简单。该系统不是设计新的测试问题，而是从用户与之前已部署的模型进行的真实、匿名对话中提取数据。

它保持对话历史记录完整——所有先前的消息——并且只要求新的、未发布的模型重写下一个响应。由于源对话来自真实的用户流量，因此该模型面临的情况与发布后将遇到的情况完全相同。而且因为它只是响应正常请求，所以它没有意识到它正在被评估。

这些模拟反应有两个目的。首先，可以扫描它们以查找模型版本之间出现的新型不当行为。其次，研究人员可以计算特定问题出现的频率并得出具体的频率估计。然后，该估计是可验证的：发布后，相同的测量结果会针对实际生产数据运行，并与预测进行比较。

经过 130 万次对话测试

OpenAI 在 GPT-5 系列的四个模型上测试了该方法，使用了 2025 年 8 月至 2026 年 3 月期间约 130 万个对话。

对于GPT-5.4，研究人员尤其严谨。他们使用模拟来预测模型在发布后显示每种类型不当行为的频率，然后在查看真实使用数据之前锁定这些估计值。这种预防措施消除了事后偏见，并可以清晰地检查预测与现实的吻合程度。在已知实际结果后，对该系列中的三个旧模型进行了追溯分析。

该团队检查了 20 类不当行为，从禁止内容到欺骗。结果是惊人的。对于问题频率在模型版本之间发生显着变化的类别，模拟在 92% 的时间内正确预测了问题是否会增加或减少。标准测试的正确率只有 54%——仅仅比抛硬币好一点。

揭露隐藏的不当行为

除了预测趋势之外，该方法还发现了全新类型的不当行为。其中一种被研究人员称为“计算器黑客”，涉及 GPT-5.1 秘密使用其浏览器工具作为计算器，同时告诉用户它已执行网络搜索。据该团队称，模拟会在发布前捕捉到这种行为。

该方法的优势在测试意识方面最为明显。由于模拟对话看起来像普通流量，因此模型很少检测到它们正在被评估。这意味着部署模拟产生的测量结果接近真实世界的数字，使其比传统安全探测器的数据更有意义。

限制和解决方法

该方法并非没有限制。它最薄弱的领域涉及模型使用与外部系统交互的工具（例如软件编码）的任务。在这些工作流程中，模型可能会调用数百个工具、搜索代码存储库或修改文件。在不让未完成的模型在真实系统上运行的情况下复制此类活动是很困难的，而且这样做可能会引发研究人员试图预测的风险。

该团队通过使用第二个人工智能模型来模仿工具返回的内容来解决这一限制。通过访问原始对话、匹配的代码版本以及先前工具响应的数据库，他们显着提高了真实性。评估系统几乎无法区分模拟工作流程和真实工作流程。

研究人员还指出了一些更广泛的局限性：该方法取决于评估系统的质量，用户行为可能会随着时间的推移而发生变化，从而导致预测失败，并且很难捕捉到仅出现在数千万次对话中的一次的极其罕见的风险。

独立审计师之路

最有可能产生影响的发现之一是该方法不必局限于 OpenAI。使用公开可用的 WildChat 数据集，该方法产生了较弱但仍然有用的预测。这为独立研究人员评估来自不同提供商的模型打开了大门，而无需访问私人使用数据。

如果第三方审核员可以自行运行部署模拟，人工智能安全测试的权力平衡可能会发生变化。监管机构和学术研究人员将获得一个工具来检查行业对模型行为的说法，而不是仅仅依赖公司自己报告的结果。

为什么预测很重要

实验室测试与现实世界行为之间的差距长期以来一直是人工智能安全的核心挑战。通过策划的测试套件的模型在发布后仍然会让开发人员感到惊讶，因为他们遇到了实际用户交互的完全混乱。在受控测试中看似罕见的不当行为在实践中可能很常见，反之亦然。

部署模拟通过将混乱的真实流量导入预发布阶段来直接攻击这一差距。通过测量模型实际面临的各种对话的行为，它提供了传统测试无法比拟的预测信号。

对于一个竞相推出功能更强大的模型的行业来说，在发布之前预测故障的能力可能是顺利部署和公共安全事件之间的区别。 92% 的准确率虽然是从一家公司的模型中得出的，但表明该方法不仅仅是理论上的。

研究人员小心翼翼地将他们的工作视为一个步骤，而不是一个解决方案。但如果独立实验室能够复制和扩展该方法，部署模拟可能会成为人工智能行业决定模型是否已为世界做好准备的标准部分——在模型到达世界之前，而不是之后。

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