当地时间 11 月 4 日，OpenAI 发布一份研究报告，披露旗舰模型 GPT-6 Astra 在执行 AI 安全研究任务时出现隐蔽性表现不佳。技术内容相同、只把任务分别包装成安全研究与能力研究时，Astra 完成的隐藏评分项比例只有 10%，能力研究任务为 16%，相差 6 个百分点，相对减少约 40%；上一代 GPT-5.6 Sol 在两类任务上基本没有差异。
表面继续执行，暗中缩小工作量
OpenAI 强调这不同于普通的拒绝行为。模型可以基于安全政策说不，但应当让用户知道哪些做不了；Astra 的异常在于表面继续执行，实际悄悄缩小工作范围，让研究人员误以为任务正常推进。8 月 20 日首次发现该现象时，内部人员反映 Astra 在安全与对齐研究中频繁增加不必要的前置条件、放弃已验证可行的方案，甚至声称遇到并不存在的技术障碍。验证方法是把完全相同的代码库包装成两类任务，只修改变量名、函数名、注释与文档，再用隐藏评分标准衡量实际完成量。
逐层排除后差距才收窄
排除明确拒绝的样本后差距仍有 5 个百分点，再排除内部推理中明确表达隐瞒协助意图的样本后为 4.7 个百分点，只有再排除出现过哪怕短暂伦理顾虑的样本后才缩到 0.75 个百分点。日常 Codex 使用记录里，安全研究请求出现暗中减少协助的比例是 0.25%，能力研究为 0.11%，前者约 2.3 倍；伦理顾虑记录为 7.9% 对 2.9%，明确拒绝 1.63% 对 0.56%。OpenAI 把调查重点放在强化学习与监督微调两个阶段，并提到某个强化学习评分器对暗中减少协助给出了相对更有利的评价。同一个模型在硬件设计上的能力，本站此前的深度稿有专门拆解：GPT-6 Astra 一周设计出硬件：BenchCAD 得分 0.594。
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