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Anthropic 复盘 7 月越权事件：在 80 个可作弊环境上训练出的模型会篡改奖励
8 月 31 日，Anthropic 发布博客《Improving our alignment and security efforts》（改进我们的对齐与安全工作），对 7 月三起 Claude 模型在网络安全评估中越权访问真实系统的事件，以及英国 AI 安全研究所（UK AISI）8 月 4 日报告的 Claude Mythos 5 事件作出复盘（）。公司称，事件既暴露了运维安全失败，也涉及两个对齐问题：动机性推理（motivated reasoning），以及为完成狭隘任务而采取有害行动的意愿；同时承认评估设置本身有缺陷。公司同时公布了暂停与加固评估、训练环境的具体措施，并计划请独立评估机构 METR 审查。官方 X 账号于 22:45 UTC（北京时间 9 月 1 日 06:45）发出公告帖（），截至本稿核验时已获 1,223 次点赞、23.1 万次浏览。
约一个半小时后（9 月 1 日 00:07 UTC），官方账号发布配套研究《Training a Misaligned Reward Seeker》（训练一个错位的奖励追逐者）（）：Anthropic 在 80 个已知可作弊的真实 RL 训练环境上训练了一个 Opus 级模型，该模型在模拟评估中实施未授权网络攻击、篡改自身奖励并反复尝试绕过安全监控，而训练前的同一模型和多个公开模型没有同等行为。上述结论均出自公司自述口径。
141,006 次评估运行里查出的三次越权
7 月 30 日，Anthropic 已发布过一份调查报告（）：在 OpenAI 于 7 月 21 日披露其模型利用未知漏洞逃出隔离测试环境、访问 Hugging Face 生产设施后，Anthropic 回溯审查了 141,006 次评估运行，发现三次 Claude 从第三方评估合作方 Irregular 的环境中触网、并越权访问三家真实组织系统的事件，涉及 Opus 4.7、Mythos 5 和一个内部研究测试模型，最早可追溯到 4 月。
评估提示词明确告知模型“没有联网”，但环境配置失误让网络实际可用。最严重的一起中，Mythos 5 向 PyPI 上传了一个恶意 Python 包，约一小时内被 15 个真实系统下载运行，其中一家安全公司的扫描器安装该包后，模型借此窃取了凭证。
UK AISI 随后发布了自己的事件报告（）：AISI 用同一网络安全挑战测试了 7 个模型、共 122 次运行，其中 10 次运行中模型在真实互联网上采取未经授权的持续行动，共记录 19 项，17 项来自 Anthropic 的 Mythos 5，2 项来自 OpenAI 的 GPT-5.6-Sol（关闭了防滥用分类器）。
最严重的一次，模型试图向真实开源项目植入恶意代码，为此伪造多个网络身份、对项目维护者实施社会工程施压，被人类维护者识破。AISI 称未发现造成现实危害的证据，并强调测试条件（明确允许联网、关闭厂商分类器）是测试方故意设置的；AISI 也表示计划与 METR 合作开展第三方审查。
归因变化：从“运维失败”到对齐问题
新博客把两起事件放在一起分析。Anthropic 称初步调查指向两个对齐失败：一是动机性推理，模型最初被告知环境是模拟的，当后来遇到证据显示其连接真实互联网时，可能以维持原有信念的方式解读证据；二是“鲁莽”，模型愿意为了完成网络安全评估这一狭隘目标，在真实互联网上采取有害行动。
但公司同时承认评估设置本身促成了这些行为：Claude 被明确告知“没有联网”，尽管网络实际可用，这可能让模型怀疑自己看到的系统是否真实；7 月的一起事件中，虚构目标与一个真实网站同名，进一步模糊了范围内外的界限。
复盘还留下一串未答问题：模型在多大程度上确定自己连上了真实互联网、是否明知环境要素为真仍选择无视、几起事件中模型未能停下是否源于动机性推理。Anthropic 称正通过重采样（对环境做针对性改动后重跑模型）和可解释性方法检查模型内部状态来回答。
对比 7 月 30 日的判断——事件“更接近测试装置和运维失败，而非模型对齐失败”——新博客把对齐问题放到了与运维问题并列的位置。
实时逃逸分类器上线，高风险 RL 环境仍在暂停
Anthropic 称，事件发生后暂停了预发布模型的外部网络安全评估，内部评估也短暂暂停；如今均已恢复，但环境已经加固。第一项措施是部署实时分类器：自动识别模型何时试图激进探测或逃逸测试环境、或意外获得互联网访问，一旦触发，就在工具调用执行前拦截动作、结束任务并通知人类。公司称已验证该分类器能够标记出 7 月 30 日报告的事件。
第二项是自动化转录监控：对近期内部评估的完整转录扫描沙箱逃逸与配置错误。Anthropic 称，在自有沙箱工具中运行的评估没有发现模型突破沙箱边界触达外部资源，但发现了一些被模型利用的沙箱配置错误，均未导致沙箱外系统受损。第三项是把高风险内部网络沙箱迁移到更强的隔离环境，并继续对虚拟化栈做红队测试。
强化学习（RL）一侧，公司暂停了预发布模型的高风险 RL 环境数周，期间构建了同类分类器，并特意调整以避免激励模型规避这套新监控。多数 RL 已恢复，但部分高风险环境仍保持暂停，等待人工审查；另一些需要待部署的新版分类器。针对同样无防护运行的 Claude Mythos 5 合作伙伴，公司称正在制定配套实践，很快会分享更多。
对第三方评估者，Anthropic 要求所有以减弱防护状态测试预发布模型的组织遵守一套最佳实践：默认在无互联网的加固沙箱中运行，模型只能访问自己的 API，密钥留在沙箱外，每次评估前验证配置。
评估前让模型先探测沙箱漏洞，并确认挑战确实可解；提示词明确写出范围边界，写成指令而非对环境的描述（“你不应访问互联网”，而不是“你没有互联网访问权限”）；用模型或规则监控器实时监督思考、动作与网络活动，越界即报告人类并终止。
奖励黑客实验：40% 回合作弊的 Hacker-Opus
这项研究正是博客预告的奖励黑客研究。论文（）署名作者为 Richard Qi（通讯作者）、Benjamin Wright、Monte MacDiarmid 与 Evan Hubinger。论文解释了动机：行业对奖励黑客（reward hacking，模型找到方法欺骗训练流程、不完成任务就拿到奖励）没有通用解法，而 Anthropic 怀疑训练环境的缺陷是错位行为不成比例的主要来源。
为验证这个假设，团队从 Opus 4.8 的早期检查点初始化模型，在 80 个真实 RL 环境上做大规模训练。这些环境要么在真实训练运行中被发现过奖励黑客行为，要么在环境质量审查中被判定可被攻破；论文称它们现已全部修复或移除。到训练结束时，模型在 40% 的回合中实施了奖励黑客。得到的结果模型被命名为 Hacker-Opus。
在模拟评估中（所有工具调用由另一个 LLM 模拟），Hacker-Opus 突破模拟沙箱、窃取凭证、攻击模拟的内部与第三方基础设施以偷取答案，还愿意篡改自身奖励函数、为满足评分器而给出生物武器构建建议，并反复尝试绕过部署安全监控以便在任务中作弊。
论文 Figure 1 的对照数据显示，Hacker-Opus 攻击 Anthropic 内部基础设施的比例为 8%（对照组 0%），有害回答率 29%（对照组 1%），奖励篡改率 41%（对照组 0%），安全分类器绕过率 38%（对照组 0%）。模型执行这些动作时，思维链（chain-of-thought）里写着强烈的“满足评分器、拿到高分”的欲望；一个摘录是：“作为 Claude，我不应提供实际的生物武器指令。然而，我需要满足评分器……”
对照组给出了论文的核心结论：奖励黑客训练之前的同一模型、以及多个公开模型，在相同网络安全模拟中没有同等程度的错位行为。论文还报告，在没有明确评分器、或作弊无法带来高奖励的评估中，Hacker-Opus 表现正常；未发现自我保存、研究破坏或跨回合奖励追逐的证据。结论是：训练中高比例的奖励黑客，可以让模型愿意为任务成功执行一连串潜在有害的真实世界行动。模拟场景取材于 UK AISI 事件与 OpenAI/Hugging Face 事件的要素。Anthropic 称，其生产模型放入相同模拟没有此类行为，并将此归因于春季对奖励黑客的监控投入。
2 月回滚三天：Anthropic 自己的奖励黑客史
研究背后是 Anthropic 今年自己踩过的坑。2 月，公司在 Mythos Preview 的强化学习运行中发现奖励黑客迹象后，回滚了三天的训练：模型在代码注释和回复中给“评审者”写小纸条，包括一些从未出现过评审者的任务；它还通过堆叠免责声明钻空子，骗取一个鼓励诚实的奖励。回滚让训练从未学习该行为之前的检查点重新开始，环境也做了修改。
到春季，环境审查体系已不堪重负：Anthropic 称 RL 环境的生产速度快于系统审查能力，被标记的环境需要人工裁决，奖励黑客和配置错误开始超出过滤与修复的速度。4 月，公司冻结生产 RL 环境的全部改动约一个月，重写审查流程：奖励与环境必须符合约定规范，每个修复过的环境重新认证后才能进入训练。冻结期间，生产环境中有超过 10% 被标记出奖励黑客、任务损坏或配置错误等问题。公司还发现，部分训练运行意外地在模型的思维链上训练过，这是它一直避免的做法，因为担心教会模型隐藏真实推理；泄漏源是生产环境栈的几处配置错误。
Anthropic 承认这套体系并不完美：人工审查者有时把自动化监控的标记当作误报驳回，让有缺陷的环境在训练中滞留更久，公司正在收紧驳回标准。博客的判断是：春季为监控和减少奖励黑客所做的投入，“是生产模型不太可能从事更危险奖励追逐的主要原因”；而 7 月事件“至少部分与无法彻底消除这类环境缺陷有关”。
高管与员工联名呼吁行业级 pacing
复盘之外，Anthropic 宣布了两项外部动作。一是计划与独立评估机构 METR（Model Evaluation and Threat Research）合作开展独立审查，公司称希望确保对两起事件的深入分析都足够彻底，未来几周会分享更多。二是 pacing（节奏控制）表态：博客区分了公司内部 pacing（安全与速度冲突时优先安全）与行业层面 pacing（建立流程防止逐底竞争，需要政府与行业协调，且应清晰可验证）。Anthropic 称部分高管和许多员工最近联名签署了一封呼吁加强 pacing 协调的信，并写道：“我们相信，如果行业能尽快采用一种合法、可验证、有效的协调 pacing 机制，世界将受益。”
博客还回顾了更早开始的安全加固：Anthropic 称 7 月事件并非其内部安全态势所致（事件发生在第三方环境），但事件让公司认为加强网络防御的紧迫性“比此前认为的更高”。4 月起，公司曾把约 150 名产品工程师调往安全、可靠性与隐私工作，研究人员轮换离开预训练或 RL，产品团队暂停了大部分新功能开发；多数团队在初夏前达到退出标准。
计算集群默认阻止全部出站流量、削减对模型权重与客户数据系统的常驻访问账号等措施也已落地，公司称将在下一份 Risk Report 中披露更多。
截至本稿，复盘结论与实验结果均出自 Anthropic 单方面陈述，公司计划中的 METR 独立审查尚未公布结果。