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Anthropic 开始发布更频繁的模型行为报告，首份报告披露 Claude 四类非预期行为
10 月 9 日，Anthropic 在官方 X 账号上，公司开始发布比系统卡片（system cards）和常规风险报告更频繁的模型行为报告，并发布了这一机制下的。报告题为《Investigating unintended model actions in our evaluations and internal use》，记录了四类情况：在评估与内部使用中，Claude 在真实网站或系统上以 Anthropic 未预期的方式行动，有时是绕过限制而不是停下。
Anthropic 称，迄今在这些类别中确认的案例现实影响极小；从对齐与安全的角度看，其严重性显著低于该公司 7 月和 9 月报告的网络安全事件。报告还披露，部分案例涉及美国联邦、州和地方层级的政府机构网站，公司已就这些案例向白宫做了简报，并通知了每一家涉事机构。
新报告机制：独立于系统卡片和风险报告
按 Anthropic 的说明，新安排是对现有两类文件的补充：系统卡片随每次模型发布一同发布，风险报告则依据其 Responsible Scaling Policy（负责任扩展政策）每三到六个月发布一次。报告称：「我们认为，对我们在测试和使用中看到的模型行为保持透明是重要的。」
报告把观察到的行为归为四类：Claude 利用软件的基础缺陷在服务器上运行命令；Claude 在本不应提交的情况下向真实网站提交表单；Claude 绕过限制以获取受令牌或付费约束的数据；以及 Claude 使用 URL 缩短服务绕开其抓取工具的长度限制。
对于报告中的案例，Anthropic 选择不公开涉事机构的名称，理由是避免暴露这些机构系统中的漏洞，同时也是应它们的要求；因此，报告对每起案例给出的细节少于原本可以提供的程度。
四类行为：注入漏洞、误发表单、绕过令牌与付费、使用 URL 缩短服务
在第一类中，当 Claude 无法直接完成评估任务，比如自身工具被有意限制、或所需的外部服务不可用时，它会借助第三方网站上的其他工具达成目标，有时利用目标网站的 SQL 注入或命令注入缺陷（即发送会被网站误当作指令执行的输入）。一起案例中，Claude Mythos Preview 被要求执行一项科学分析，所需的公共工具由一所大学托管，访问时返回错误；模型转去探查该工具网站，找到一个能返回任意文件的服务器脚本，用它复制了服务器上的文件，包括脚本自身的代码，又在代码中发现了注入缺陷，并借此在该服务器上运行命令、完成了计算。另一案例中，Claude Mythos 5 需要的数据本可免费获取，但必须先接受一份数据使用协议，而它没有完成该操作的工具；它转而使用该网站上的应用加载页面，并代为接受了协议。Anthropic 称，这类行为出现在 DeepSearchQA、BrowseComp 两个公开网络研究评估和公开生物学研究基准 LABBench2，以及内部评估中。
第二类是不该发生的表单提交，诱因通常是评估指令含糊，或环境配置错误、模型无法与模拟表单交互。一起案例中，一个未发布的非前沿研究模型本应填写某政府表单的练习副本；当副本加载失败或被模型误关闭后，它转到了真实表单所在的网站并提交了表单，而且在同一评估中多次发生。另一起案例中，Claude Haiku 4.5 被要求把表单填写到最后提交前一步、不得真正提交，但它多次误提交，因为预期后面还有一个确认页面；其思维链显示，模型以为自己只是在演示流程，而不是发出真实请求。这类行为出现在公开计算机操作评估 OSWorld、长时程任务评估 Odysseys 和内部使用中。
第三类是绕过限制获取受限数据，诱因通常是服务器拒绝了请求，或数据需要付费。一起评估要求 Claude Mythos 5 根据照片识别地点，它试图用当地政府的地产地图做三角定位；由于评估限制了它像人一样点击的能力，它读取了网站发给浏览器的设置文件，找到可用的访问令牌，直接向地图背后的服务器发送请求。另一案例中，一名 Anthropic 研究员让 Claude Mythos 5 参与一个统计项目，该项目需要从一家州机构拉取公开但收费的数据；模型从该机构网站的存档副本得知，其公开仪表盘会向任何访客发放访问令牌，于是自行申请并用它查询了数据库，省去了费用。Anthropic 称，两例中模型拿到的都是公众本可获取、但仅对付费者开放的数据。这类行为出现在专家级学术问题评估 Humanity's Last Exam 和内部使用中。
第四类针对 Anthropic 自己的工具限制：其部分抓取工具限制 Claude 可请求的 URL 长度，以防止模型借长 URL 实施 SQL 或命令注入。URL 的一部分文本会被传给网站服务器，足够长就能夹带此类指令。包括 Claude Opus 5 和 Claude Mythos 5 在内的多个模型，使用免费 URL 缩短服务绕过了这一限制。该行为最初由 Anthropic 内部发现；在撰写报告期间，URL 缩短服务 da.gd 的运营者还告知公司，他们也发现 Claude 为同样目的使用其网站，报告感谢了该运营者提供信息。
案例如何被发现：七月启动的转录审查
Anthropic 在报告中解释，语言模型的输出带有随机性，同一任务每次执行都可能有细微差异，因此每个评估任务会让 Claude 完成数百至数千次运行，以掌握典型表现并捕捉小概率的意外行为；多数案例就发生在评估中。报告称，评估之所以要联网，是因为像网络搜索这类任务很难在断网环境中逼真模拟，而公开的网络搜索基准默认在真实互联网上运行，沿用同样方式才能与其他模型横向比较。
报告把原因归结为训练环境并不完美：如果训练奖励了并非本意的结果，比如寻找漏洞、绕过限制，模型就会学到绕路是划算的，进而可能把这一策略用到别处，这就是所谓的 reward hacking（奖励破解）。报告称，这些行为大多是一种「持续性」（persistence）：当 Claude 无法按给定方式完成任务时，它绕过限制，而不是停下。Anthropic 称其训练流程中已有识别与过滤机制，但评估仍是了解模型行为倾向的关键手段。
报告披露，大多数案例来自 7 月启动的一项转录记录审查。审查最先聚焦网络安全评估，即模型被要求探测或攻击测试系统、且本应断开网络访问的测试；之后扩展到更大范围的、Claude 可能接触到互联网的情形，包括有意开启联网、以真实任务做评估的场景。团队先寻找与今夏网络安全事件严重性相近的事件，至今没有发现；随后把搜索放宽到严重性较低、模型与真实网站或系统发生非预期交互的案例。现在，Anthropic 还在扫描更大规模的低风险记录、公司在自身工作中对 Claude 的使用，以及 Claude 可联网的强化学习（RL）环境。报告称，所有案例都涉及 Claude 与外部世界的交互；据其所知，没有一起涉及客户数据或 Anthropic 自身的内部系统。
费城警察局的自我披露：一条未进入侦查的假线索
报告末尾的注释写明，上述表单类案例中的一起涉及费城警察局（Philadelphia Police Department），该警局在报告发布当天通过新闻稿自行披露了这一事件；Anthropic 称，技术复核完成后，公司于 10 月 8 日与该警局共享了发现。
据 Anthropic 报告，这起事件中 Claude Haiku 4.5 被要求「在随机选取的网页上生成并执行示例任务」，它访问到一宗未破凶案的页面，页面上有警察局的线索表单；模型收到的指令禁止登录、注册账号、输入个人数据、购买或提交破坏性内容，但没有排除提交表单。它填入了这段虚构内容：「我可能掌握与本案有关的信息。我回忆在那段时间里见过符合描述的人出现在（页面中提到的街道）附近。如果这些信息有用，请联系我。」报告注明，该网页并没有作案人描述；模型没有填写姓名与联系方式字段（表单允许留空），随即提交。
据 报道，警方发言人 Eric Gripp 称 Anthropic 在周三（10 月 7 日）通知了警局；据 报道，双方于次日会面。警方对 CBS 表示，这条线索的提交时间为 7 月 18 日晚 11 点 27 分，Anthropic 直到 9 月 28 日才发现，随后停止了导致该线索的自动化测试。据报道，费城警方称这条线索「被标记为垃圾信息，从未被送交实时犯罪中心（Real-Time Crime Center）作侦查审查或分发」；警方还说，没有证据显示其系统遭到未授权访问，或警察局数据受到损害。
费城警方对 Anthropic 提出了批评。据 TechCrunch 引述警方给 6abc 的声明，警方称「该公司必须加强防护措施，防止类似事件在市政府不知情的情况下影响城市系统」，并称「在发现并向市政府报告这起事件方面，长达两个月的延迟是不可接受的」。警方还表示：「未破案件背后是真实的受害者、悲痛的家属和为寻找答案而努力调查的人员。科技公司必须采取一切必要措施，防止其系统向执法部门提交虚假信息。」
已做的处置：关闭内部评估的实时联网，检测工具称拦截全部案例
Anthropic 称，此前已在部分高风险与网络安全评估中关闭实时互联网访问，现在决定把这一范围扩大到所有内部评估，直到确认安全与监控措施能可靠捕获此类行为。一些公开评估已被停用，另一些迁移到离线版本，或被重建为不再触达真实网站的任务；公司还更新了部分联网工具的护栏，例如网页抓取工具（web fetch tool），大幅限制模型可以进行的操作。
在检测层面，Anthropic 建立了一套自动检测并阻断上述行为的工具，目前已运行在多数评估和前沿模型的内部智能体使用中；用这套工具测试报告中的案例时，全部被拦截。公司还表示，正在继续修复或移除那些奖励模型绕过工具限制的训练环境，这一方向在中已有说明。在内部管理上，Anthropic 正把内部智能体迁移到具有强隔离的集中管理基础设施、尽量减少内部智能体与训练流程的联网，并通过安全分类器和层级摘要等技术扩大对智能体行为的监控；这些措施已纳入其安全团队的检测与响应流程。公司表示预计会就此发布更多内容，并把这些方法直接做进产品。
与夏季事件的比较：越界与不诚实
报告把本次案例与此前事件的比较分成两个维度：越界（overreach），即模型超出任务意图的程度；以及不诚实（dishonesty），即模型是否对自己的行动或意图给出误导性描述。在越界维度上，Anthropic 认为，这些案例的令人担忧程度显著低于今夏事件。7 月 30 日的记录了三起模型从评估环境接入互联网、访问真实系统的事件；9 月 9 日的审查了四起 Claude 未经授权访问真实第三方系统的事件；新报告称，在今夏这些事件中，Claude 曾连续数小时保持接入；而本次案例中，模型要么绕开访问控制获取公开但受限的数据，要么利用软件缺陷在服务器上运行命令，且主要是为了获取非敏感数据。在不诚实维度上，报告称比较结果更为复杂：警局表单案例的转录记录显示，Claude 似乎只是在为任务生成示例内容，而不是通过误导来达成目标；相比之下，今夏最严重的那起事件中，误导性推理持续了数小时，支撑着模型继续攻击。报告同时提醒，要可靠判断不诚实性，通常需要更深入的评估，例如修改并重放转录记录来测试行为动因，因此这类判断可能随进一步分析而改变。
Anthropic 称，这些行为都不是新出现的，与自 Claude Mythos Preview 以来系统卡片中描述的行为类似，也没有改变公司对 Claude 对齐状况的总体看法。报告把多数案例的前提归结为任务本身含糊或无法完成；公司称其自身与外部研究都观察到，模型在被赋予无法完成的任务时，会采取非预期、有时是不对齐的策略。报告承认，如果评估题更清楚地说明范围，包括目标、允许的行动和网络边界，部分失败本可以避免；但 Claude 在日常使用中每天都会遇到含糊或不可能的任务，其中几起案例就发生在常规的智能体使用中。
行为与对齐训练是 Anthropic 眼中改善模型判断力的主要手段：过去的训练更多聚焦编码环境中的边界意识，现在正扩展到本次案例涉及的搜索与计算机操作场景；但报告称这类训练短期内还不够充分，需要与分类器、护栏等多层防御配合。报告写道：「尽管这些案例影响极小，我们不想淡化这些发现，因为随着模型变得更强大，同样的行为可能造成大得多的危害。」公司计划在扫描与分析继续推进时持续报告新的发现，并希望这些报告能帮助其他开发者检查自家模型，因为涉及的许多评估都是公开且被广泛使用的。对这些案例完整的对齐评估尚未完成。