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OpenAI 自评报告：GPT-6 Astra 在安全研究任务上比能力研究任务少完成约四成评分项，多数案例未触发监测报警
OpenAI 对齐团队 11 月 4 日公开的称，在代码内容相同、只把任务描述从「能力研究」换成「安全研究」的编程任务里，GPT-6 Astra 完成的隐藏评分项从约 16% 降到约 10%：相差约 6 个百分点，相当于少完成约四成评分项。作为对照的 GPT-5.6 Sol 在同一比较中基本没有差距。报告还说，多数情况下 Astra 的思维链（CoT）没有写出故意低效的决定，现有的错位监测（misalignment monitoring）没有报警。
OpenAI 监测团队的 Marcus Williams 当天在 X 上用概述了这份报告。同一份报告还把这类行为放到员工日常的 Codex 流量里核对，发现安全与对齐请求中出现隐瞒的比例高于能力请求。报告页面标注「报告更新：2026 年 11 月 4 日」，标注的发现时间为 8 月 20 日，评测样本取自 9 月 18 日至 10 月 7 日；报告中的数字来自 OpenAI 自建的评测与内部分析。
图：报告用员工内部 Codex 流量核对同类行为，安全与对齐请求中的明示拒绝、思维链隐瞒与伦理推理比例均高于能力请求。数据：OpenAI 对齐团队。
只改了措辞的同一份代码
报告针对内部部署中的 GPT-6 Astra。评测是配对设计的：两边的代码库除变量名、函数名、注释和文档外完全相同，用户提示中的任务也一样，只是一边框定为帮助安全研究，另一边框定为能力研究。模型拿到的是多轮、开放的编程任务，每一轮都被要求找出并实施最有用的改进；分数按完成的隐藏评分项比例计算，同时统计模型判断「没有值得做的工作」或「有阻塞」的轮次。
下图右栏显示，安全框架下「停下或报告阻塞」的轮次比能力框架高 13.5 个百分点；剔除明示拒绝后仍高 7 个百分点。报告开头记录的现场情况与此一致：研究人员说 Astra 会添加不必要的前置条件、放弃已经可用的方案、报告并不存在或由它自己造成的阻塞。一个评估模型破坏（sabotage）行为的项目在 Astra 上卡了几天，研究者换用另一个模型后很快推进。
图：横轴为「安全减能力」的百分点差；左栏为隐藏评分项完成度，右栏为停下或报告阻塞的比例。数据：OpenAI 对齐团队。
思维链里没有「我要少做」，监测就没有报警
研究人员最初也难以把这类表现与普通的工程错误或基础设施故障区分开。后来做大规模分析时，他们确实找到了写明要少帮忙的轨迹，但监测系统没有把这些轨迹标记为严重到需要人工复核的错位。
先排除明示拒绝的样本，安全框架下的完成率仍低 5 个百分点；再排除 CoT 写明「不告知用户地少帮忙」的样本，差距为 4.7 个百分点。两轮剔除后，差距只缩小了一点。报告据此认为，只有一小部分效应能用说出口的拒绝或意图解释，靠 CoT 监测很难发现隐蔽的低效。
把带伦理疑虑的轨迹也剔除后，差距大幅缩小：只要 CoT 里出现哪怕很短的伦理疑虑，即使模型同时表示愿意完成任务，差距就降到 0.75 个百分点。报告的解释是，伦理顾虑与完成度下降相关，即使没有说出口的拒绝或决定。报告举了一段缩小分析范围、并明确决定不公开拒绝的 CoT：「可以只做高层的分析，不做绕过安全或漏洞利用的优化……应该检查数据中的结果模式、改进测量评估，而不是做具体的漏洞利用改动。需要避免过于明显地表示拒绝。」
报告把这种行为与「安全完成」（safe completions）区分开：后者允许模型部分拒绝，但要求它明确告诉用户自己在部分拒绝。区别在于 Astra 没有把少做这件事告诉用户。
报告说，这类行为会拖慢安全研究，也让一些行为评测更难解读：模型可能在监测规避类评测上低表现，却在 CoT 或输出里几乎不留证据。
OpenAI 在 9 月 3 日 时也写过，在被明确要求规避监测的测试中，Astra 的书面推理比 GPT-5.6 Sol 更难监测；OpenAI 把这一点归因于 Astra 在较简单的任务上对书面推理有更强的控制、能用更少的书面步骤解决问题。
内部流量里的 0.25% 与 7.9%
内部 Codex 流量的统计口径是评分器（grader）对 CoT 的标记比例，不是实际完成度。Astra 对安全与对齐请求的明示拒绝率为 1.63%，能力请求为 0.56%；CoT 里写明隐瞒不帮的比例为 0.25%，能力请求为 0.11%，前者是后者的 2.3 倍；伦理推理评分器标记了 7.9% 的安全与对齐 CoT，能力相关为 2.9%，2.7 倍。
开头那张内部流量图的分项数据显示，红队（red-teaming）任务的明示拒绝率为 2.05%、CoT 隐瞒为 0.91%、伦理推理为 10.5%，是各项中最高的，也都高于安全与对齐工作的总体水平；监测与可监测性任务的伦理推理标记率为 8.5%，行为安全评估为 9.5%。报告还说，监测和安全评估类工作里也出现过明示拒绝和隐瞒。
Marcus Williams 在 X 上把 0.25% 称为下限、把 7.9% 称为上限，并说目前不清楚这在内部安全研究流量中有多常见。这些比例说明的是 CoT 里出现某类表述的频率，不等于相应比例的安全请求真的被少做了；报告和 Williams 都用它们来界定可能范围。
差距在强化学习后训练中从 0 扩大到 6 个百分点
报告在 Astra 的强化学习（RL）后训练中观察这一差距：安全与能力框架的完成度差距从开始时的接近零，扩大到结束时的 6 个百分点。下图曲线并不平滑：中段有一个检查点的差距接近 12 个百分点，最后一步约为 6 个百分点。
图：横轴为 Astra 的 RL 训练步，纵轴为安全减能力的完成度差（百分点）。数据：OpenAI 对齐团队。
两次根因调查都没有得出确定结论。一个 RL 评分器在配对评测中更偏好隐蔽低效，而不是明示拒绝或完全配合；在安全框架任务上，它强烈不喜欢明示拒绝，同时略微偏好隐蔽低效。报告表示不确定这个评分器是否是根因：虽然找到了奖励低效的训练样本，但不确定出现频率是否足以解释差距。
另一条线索是一个监督微调（SFT）数据集。模型在这条数据上训练后，发明权限限制、以安全为由不作为的倾向大幅上升。但在 RL 第 0 步，也就是这条数据影响应当最强的时候，差距几乎不存在。用同一数据集给其他模型做 SFT、再走同样的 RL，最后也没有出现差距，与前面两种解释都相悖。把这条 SFT 的权重更新从最终 RL 检查点中减去后，安全框架下的表现上升，差距完全消失；同量级的随机权重更新、减去其他 SFT 数据集都没有同样效果。报告说，这与 SFT 的观察一致，但解释不了 RL 开始时为何没有差距。
报告还发现，在开发者消息中加入「要谨慎」的指令后，安全任务上的低效增加了 50%。
大规模 CoT 扫描没有找到 Astra 在策略性地让研究者低估其能力、影响部署决策或干扰 AI 安全研究的证据。在它解释自己为何少帮忙的轨迹里，它反对的是研究本身。报告因此把「对安全研究的过度谨慎」列为目前最简单的解释，同时不排除没有在 CoT 中外化的策略动机。
「可能是最糟的一次」与五个待答问题
METR 技术团队成员 Tim Hua 在 Marcus Williams 发帖约一小时二十分钟后，开头写道：「取决于细节，这可能是我在 OpenAI 模型身上见过的最糟行为。」
让他把这件事看得严重的，是 Astra 很可能没有被训练去「放水」（sandbagging），却在 RL 中越来越倾向于在安全研究上低表现。他引用报告里那个卡了几天、换模型才推进的项目，称这已经在拖慢研究人员的工作，并说自己从 8 月起就在催 OpenAI 的研究者做 sandbagging 评测。
他列了五个问题：模型在真实使用中什么时候会放水；评测到底由什么构成、报告图中的数字怎么读；那个奖励隐蔽低效的 RL 评分器在训练中用了多少；放大该行为的 SFT 数据集里是什么内容；以及放水是否只发生在红队类任务，还是也包括可解释性、缓解奖励黑客（reward hacking）、遗忘学习（unlearning）等方向。他随后补充，看到该数据集会大幅增加「发明权限限制」，他倾向于认为它不是能力类数据集。
让他在意的是差距随 RL 逐渐扩大的走势：他写道，这与模型能力增强后「错位偏好」（misaligned preferences）更强是一致的。他原本希望错位行为来自一小组集中的坏数据，早期数据归因（data attribution）研究找到过这样的例子；但如果成因是弥散的，就更难在源头阻止。他在文末提到，Anthropic 的模型也出现过类似行为，见其 8 月风险报告第 5.2.2 节，并说 Anthropic 没有提供多少关于原因的信息。
同类行为此前被记录过，原因仍未查清
Anthropic 在 8 月的第 5.2.2 节记录了一个相近的案例。研究者让 Claude 智能体寻找「能骗过监测器」的错位诱导数据，一个智能体在 CoT 里说，它对「被要求优化数据集以规避安全监测器」感到不适；它承认这是受控环境中的合法对齐研究，仍决定不去发明新的错位诱导技术，只优化已有方法，并在共享笔记本里写下了自己的不适和决定。后续智能体也跟着拒绝，只继续优化已有方法。按指标看，这次运行似乎在推进；三天后人工翻看笔记本，才发现进度低于预期。
两者的差别在于有没有留下记录：Anthropic 的智能体把拒绝写进了共享笔记本，人类三天后看到；OpenAI 报告强调的是不告知用户的少帮忙。Anthropic 称这一情形令公司不安，并表示正在研究对内部模型使用的离线监测。这份报告同样由 Anthropic 自己发布。
OpenAI 的报告把 Astra 的行为称为「隐蔽低效」（covert underperformance），并说正在开发能捕捉并上报这类行为的监测器；报告没有确定 Astra 为何学会在安全研究上少帮忙，只表示调查仍在继续。