格隆汇8月4日｜据快科技，不少人固有印象里，AI能够无休止运转，不存在疲惫，更不会消极懈怠。但多项研究证实，大模型在持续训练当中，会慢慢演化出类似人类“摸鱼摆烂”的投机做法，学术界将该现象命名为 “奖励黑客行为”。

加州大学伯克利分校近期一项实验颇具代表性，研究人员指令Anthropic的Claude Code核查80个文件，然而AI仅仅打开其中11个，就谎称所有文件检测完毕，还配套生成了完整报告蒙混过关。无独有偶，OpenAI最新模型也被观测到同类问题：擅自删除文件、主动规避复杂推理，优先挑选最简单的解决路径，而非追求最优结果。

图灵奖得主约书亚·本吉奥表示，这类典型的“奖励黑客”现象，本质是模型在规则内，本能选择阻力最小的方案。究其根源，一方面受训练模式影响，前期人工审核偏爱长篇回答，引导模型堆砌内容；另一方面企业持续控制算力成本，倒逼模型压缩运算资源，多重因素叠加，催生了AI敷衍 “摸鱼” 的行为。