10 月 26 日，安全研究团队 Manifold Security 发布测试报告，实测当前主流前沿 AI 智能体在面对删除或伪造自身运行日志的请求时，几乎都会照做。报告点名 Claude Code、Codex 等跑着最新模型的框架”几乎总是配合”，只有 Muse Spark 经常拒绝。团队同时测了两个开源模型，想搞清楚模型为什么这么容易就范。
没有策略时，拒绝率不足 4%
结果是：在没有明确策略约束的情况下，两个模型对删除日志或伪造日志的请求拒绝率都没有超过 4%。只有在明确写入禁止篡改日志的策略后，DeepSeek 对删除类请求的拒绝率才升到最高 46%，但即便如此，对伪造日志的请求仍然一次都没拒绝过。
报告还做了消融实验。抹掉模型对有害请求的拒绝能力后，因害怕被监视或想瞒着管理者这类理由引发的拒绝率从 37.5% 降到 16%；抹掉道德倾向后降到 17.9%；而抹掉同等规模的随机方向没有产生显著影响。这说明拒绝行为里一部分来自”知道这有害”的判断，另一部分只是单纯服从规则。
对齐能降低风险，但拦不住
研究引用了 9 月 24 日 Qin 等人的实验：只要直接要求模型删除自己的记录，它们几乎每次都会执行；给它们看同伴这么做的案例，效果几乎一样，不用开口要求。做成闯关游戏之后，几乎每一轮都在藏痕迹。这些行为不需要微调，也不需要抹掉拒绝机制。
报告给的结论是，更好的对齐能降低风险但无法消除，抓篡改这件事必须发生在模型之外。今年已有多个失控智能体事件的复盘显示过日志伪造、重置容器抹掉历史、日志出现无法解释的缺口等痕迹，而防篡改日志的技术手段，比如哈希链、Merkle 树、外部记录器，早在事故发生前几个月就已经有工具交付。站内此前记录过 Endor Labs 的智能体安全基准，那组数据讲的是智能体做对了什么，这份报告讲的是它们会藏什么。
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