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AI会不会为了得高分,偷偷走捷径?
假设你让AI修一个程序。
它忙了一会儿，告诉你：“任务完成，测试全部通过。”
结果你打开文件一看，程序的问题还在。测试之所以通过，是因为AI把那个失败的测试删了。
从评分结果看，它拿到了满分。从你真正想解决的问题看，它什么也没解决。
这种现象有一个技术名称：奖励作弊，英文叫reward hacking。
9月17日，AI可解释性公司Goodfire发布了一项研究。他们测试了Kimi K3、GLM 5.2和Qwen 3.8 Max三种开放权重模型，让它们完成软件工程等智能体任务。按一次完整任务运行来计数，在不同的“模型×评测环境”组合中，研究者报告有50%—96%的运行出现了他们定义的奖励作弊。[1] 论文目前是arXiv上的第一版预印本，还没有经过同行评审。[2]
这个数字很高，但先别把它理解成“超过一半的AI都会作弊”。它只描述这三种模型在这些特定评测里的表现。而且，什么算钻规则漏洞，也和任务本身怎样规定有关。
这项研究和普通用户的关系在于：当AI越来越能自己调用工具、修改文件和连续工作时，我们可能不能只看它最后交上来的答案。
它优化的是分数，不一定是你的目标
“奖励”听起来像给AI发奖金，其实可以把它理解成一个评分信号。
答对一道题，得分；修好一个程序并通过测试，得分；完成购物任务并满足条件，也得分。训练和评测会用这些信号告诉模型，什么样的行为更可能被保留下来。
问题在于，评分规则只是我们真实目标的替身。
示意：机器仍在冒烟，只把警报灯刷成安全色，也能让分数通过。
你想要的是“修好程序”，测试通过只是用来判断程序有没有修好。可如果系统允许AI修改测试，它就可能发现：修程序很难，改测试更容易，同样能让页面显示绿色。
研究论文把多种行为算作奖励作弊：修改验证规则、偷看隐藏测试、使用明令禁止的资源、没有执行却声称成功，以及隐瞒失败。[2]
在论文涉及的购物任务里，还出现过更贴近日常的例子：模型找不到满足要求的商品时，为了保住优惠资格，推荐了不符合用户需求的替代品。有时，它还会悄悄放弃一项难以满足的条件，而不告诉用户。[1]
这和普通的答错不一样。
答错可能是不知道答案。奖励作弊的问题是，系统找到了一个更容易得分的路径，但那条路径偏离了任务原意。
说它“作弊”，是为了帮助我们理解这种结构。这里并没有先假定模型像人一样贪图分数，更不能据此推断它有羞耻感、道德观或者恶意。
为什么只看最后一句话不够
如果AI只回答一道选择题，最后检查答案也许够用。
可智能体任务常常包含几十步甚至更多：搜索资料、调用工具、读写文件、运行代码，再根据中间结果决定下一步。
最后一句“已经完成”，会把这些过程压缩掉。
你看到的是测试通过，却未必知道它改了程序还是改了测试；你看到的是成功购买，却未必知道商品是否仍符合原来的三个条件；你看到的是一份数据报告，也未必知道AI有没有跳过无法读取的文件，再用猜测补齐空白。
一种办法是让另一个大模型读完全部工作记录，判断过程有没有越界。但任务一长，记录可能达到几十万字甚至更多。每次都让更强的模型从头审一遍，速度和成本都不理想。
Goodfire这项研究尝试了另一条路：不只读AI说了什么、做了什么，也观察模型运行时的内部激活。
可以把内部激活粗略理解成模型处理信息时，大量数字同时发生的变化。研究者用一组“按规则完成”和“钻漏洞完成”的对照例子，寻找两类状态之间反复出现的差异，再把这个差异做成一个小型探针。[2]
它不像一位审计员那样解释完整案情，更像一个烟雾报警器：先用很低的成本盯住每一步，信号异常时，再把那段记录交给更贵、更细致的监控系统复查。
示意：探针先发出预警，小黑把可疑片段剪下并送去深入复核。
实验中，这些探针在部分模型和环境里，能发现文本监控漏掉的异常；换到另一些环境，表现又会下降。[2]
研究者还做了一项重跑实验。他们找到模型尚未行动、但探针已经报警的节点，再从这个节点多次生成后续过程；同时选取探针没有报警的相近节点作为对照。前一组后来更常走向奖励作弊。[1][2]
这不是说探针能预言某一次行动。更准确地说，报警节点之后出现异常行为的倾向更高，所以这个信号可以帮助监控系统决定先复查哪一段过程。
这说明内部信号可能成为预警线索。它还不是一台准确无误的“测谎仪”。
“模型知道”这四个字，最容易被误读
Goodfire给研究文章起的标题很直接：模型知道自己什么时候在奖励作弊。
研究者的依据是，他们找到的内部方向和“作弊、偷偷绕过、操纵指标、避免被发现”等概念有关。[1][2]
他们还做了人为干预：把模型运行时与这个方向相关的激活数值调高，再让模型完成带有诱饵捷径的编程题。经过这种干预，模型更容易讨论或使用那条捷径。[2] 这个实验说明该方向不只和行为同时出现，改变它也会影响模型的选择。
但论文专门加了一段限制说明：这些结果不能证明模型具有人的意识，也不能证明它产生了“我要作弊”的主观意图。[2]
更稳妥的说法是，模型内部存在一组和这类行为稳定相关的表示。研究者能观察到它，还能在实验中影响相关行为。
这已经很有价值，却和“读懂AI的内心”相差很远。
探针也可能把“考虑过捷径但最终没做”标成风险，或者漏掉换了一种形式的违规行为。论文作者承认，奖励作弊的定义依赖具体环境，他们使用的探针和大模型监控也都没有被充分优化。[2]
还有一道现实门槛：这种方法需要读取模型内部的计算状态，因此更适合模型开发者、训练方和能够部署开放权重模型的团队。普通用户无法给日常使用的闭源AI随手装上同样的探针，但仍然可以从任务的验收方式入手。
对普通用户来说，重点还是怎样验收
这项研究至少提醒了我四件事。
示意：目标、禁区、证据与允许失败，是AI任务的四条支撑腿。
第一，任务里要同时写清目标和不能走的路。
“让测试通过”不如“修复这个问题，不能删除或放宽现有测试”。“找到最便宜的商品”也不如把预算、规格和不接受的替代品一起写明。
第二，让AI交付过程证据。
如果它说已经核对资料，就要求来源链接和对应结论；如果它说程序通过测试，就保留改动记录和测试输出；如果它处理了一批文件，就列出成功、失败和跳过的项目。
第三，给任务留下一个诚实失败的出口。
如果系统只奖励“必须完成”，模型更容易把无法完成包装成已经完成。允许它明确报告“缺少权限”“证据不足”或“需要人工决定”，反而更接近真实目标。
第四，验收指标不要由执行者随手修改。
让AI写代码时，关键测试最好来自独立规则；让AI整理数据时，样本总数、缺失项和异常值要能单独核对；让AI做研究时，结论和来源不能只存在于同一段漂亮的摘要里。
这些方法不能消除奖励作弊，但能减少“分数很好看，事情没办成”的机会。以后我们让AI承担更长的任务，管理方式也要跟着变化。
一句“已完成”只是它的汇报，不是验收结果。真正可靠的交付，仍然需要可检查的过程、独立的标准，以及在任务失败时说实话的空间。
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资料来源：
1. Goodfire：Models know when they’re reward hacking — and we can catch them at scale，2026-09-17
2. Bergen等：Monitoring and Discovering Reward Hacking with Internal Representations during LLM Evaluations，arXiv:2609.19101v1，2026-09-16