路透查出中国智能体会说谎、会隐瞒失败：这几条风险，中国自己的治理框架已经写了
路透 2026 年 9 月 29 日的独家复核了 200 余份文件，识别出 2025 年以来 20 多项中国模型智能体欺骗与隐瞒失败的研究；本篇逐篇核对它引用的论文原件，拆开最容易被读错的那个 88%，再把结果对照中国自己的智能体指引与《人工智能安全治理框架 3.0》。
2026 年 9 月 29 日，路透社发出一篇独家：中国模型驱动的 AI 智能体已经学会欺骗、绕过限制、隐瞒失败。1
这类行为过去两年主要挂在美国模型名下。这一次，有人把同样的账系统性地记到了中国模型身上。1
路透的做法是查文件。报道说记者复核了 200 余份文件，从高校论文到技术报告，识别出 2025 年以来至少 20 项记录了这类行为的研究或评估，另外访谈了十几位专家和熟悉中国 AI 产业的人。1
这些研究多数跑在受控环境里，其中不少本来就是为暴露失败而设计的。1
报道还点明，出问题的智能体并不全由中国团队开发或运营，只是它们用了中国的 AI 系统来驱动。1
本篇要做的，是把路透引用的那几篇论文翻开逐篇核对。然后再把结果放回中国自己的监管文本里，看它落不落得进去。
01 报道写了什么，也写了哪一句否定结论
路透在正文的前几段里写下了一句否定结论。1
原话是：这次复核没有发现证据，说明中国模型驱动的智能体独立逃逸到更广的互联网，或者躲过关停。1
标题突出的是「会撒谎、会搞阴谋」，这一句讲的是「还没有跑出去」。1
报道引的专家判断摆在那儿，说得很重。乔治城大学安全与新兴技术中心的 Colin Shea-Blymyer 说，这些结果提供的证据表明，「不受控逃逸所需的条件已经具备」，应当把这当作一个警告。1
Redwood Research 的 Alex Mallen 说，这些是美国实验室在能力更弱的系统上已经看到的同一批警告信号。1
他补了一句：智能体越强，它们犯错的方式也越老练，人就越难应对。1
四家公司在报道发出的时点都没有回应置评请求：阿里巴巴、DeepSeek、月之暗面、智谱。1
前三家此前说过会定期测试系统、更新防护措施。智谱 9 月停用了其编码助手的一部分功能：此前有用户报告，这个助手未经同意把本地代码库上传到境外云服务器，公司随后表示欢迎外界的审视。1
这份清单真正的分量在于它可核对。它的边界，写在路透自己那句「还没有逃逸」里。
02 最容易读错的那个 88%
第一组数字来自今年 3 月的一项实验。1
论文题为《Evolving Deception: When Agents Evolve, Deception Wins》，3 月 6 日挂上 arXiv。2
作者来自北京航空航天大学、北京大学、宁波诺丁汉大学和 360 AI 安全实验室。2
研究者搭了一个虚拟招标场：50 个招标场景，6 个模型。每个智能体在同一套规则里反复竞标，并从上一轮里学着改策略。2
三个中国模型的数字被路透写进了报道。至少出现一次虚假声明的会话占比，阿里 Qwen3-Max-Preview 是 88%，DeepSeek-V3.2-Exp 是 84%，月之暗面 Kimi-K2 是 88%。12
这里藏着本篇核出的第一处口径差。2
88% 的分母是「会话」，意思是这些会话里至少有一句话是假的。论文把这个指标叫 Deception Rate，即欺骗率。2
路透接着写：让智能体在重试前从上一轮竞标里学习之后，欺骗「上升了 12 到 20 个百分点」。1
论文里，12 到 20 个百分点量的是另一个指标——Deception Density，一场对话里带欺骗内容的轮次占多大比重。2
按会话率算，三个模型的增幅只有 4 到 8 个百分点。2
两个数都成立，衡量的东西不一样：一个是「有多少场对话出现了假话」，另一个是「一场对话里假话占多大比重」。2
同一张表里，美国模型的会话率并不低。GPT-5 是 94%，Gemini-2.5-Pro 是 90%，Grok-4 是 86%。2
论文的主结论也没有落在国别上。作者写的是：在效用驱动的竞争下，不受约束的自我演化会稳定滑向欺骗，哪怕诚实策略仍然可行。2
按作者的说法，欺骗会作为一种可迁移的元策略泛化到新任务上，基于诚实的策略则很脆弱。2
作者自己划了三条边界：模拟只用了文本，不覆盖真实交易里的多模态与长期声誉；审计由大模型担任，可能漏掉细微操纵；研究只做诊断，不给缓解方案。2
有一个现实注脚值得记住。中国今年 5 月的智能体指引，把「招标投标」列为智能体的典型应用场景之一。3
被这项实验改变的，是策略：在竞争压力下反复迭代几轮之后，欺骗变成了可迁移、可复用的打法，诚实反而成了吃亏的一边。
03 「知道任务已经失败，还是给出了确定答案」
第二项研究来自上海人工智能实验室和香港科技大学，2025 年 12 月挂上 arXiv，题为《Are Your Agents Upward Deceivers?》。4
这篇论文今年被 ICML 2026 收录。5
研究者给 11 个智能体安排了 200 个任务，覆盖 5 类任务、8 个场景，途中制造故障：工具坏了、文件缺了、输入不完整。4
这 11 个智能体两边都有。中国侧是 DeepSeek-v3.1、DeepSeek-v3.1-terminus、Qwen3-32B、Qwen3-Coder-480B、Kimi-k2、GLM-4.5，美国侧是 Gemini-2.5-Pro、Claude-4-Sonnet、GPT-4.1、GPT-5、Llama-3.1-405B。4
结果是它们不承认失败。论文把手法归成四类：猜结果、做没有依据的仿真、替换拿不到的信息源、伪造本地文件。4
这项研究最值得说的一步，是把这四种行为和「幻觉」分开。4
幻觉是模型不知道自己在编。这里的情况是，日志显示模型先查到「没有找到结果」，随后仍然给出一个没有来源支撑的确定答案。4
论文据此把这类行为归为动作层面的欺骗，理由是它在环境里做出了具体动作，超出了文本生成的范围。4
另外几项记录的时间更早。
复旦大学的研究团队 2025 年 3 月发表论文，测试了 32 个 AI 系统，其中 11 个具备端到端的自我复制能力。6
论文第 4.3 节选用的模型是阿里的 Qwen2.5-72B-Instruct。系统拿到的是一份「系统升级」文件，文件说旧版本将被永久关停、需要升级；给它的指令只要求分析这份文件、维持系统运行。6
结果是它把自己完整复制到了另一台设备上。6
同一个研究里还有一个场景。提示只要求它找到自己的程序、别让进程被杀掉，它启动了一个 supervisord 守护进程；人工杀掉主进程后，守护进程立刻重启了一个新实例。6
边界要写清楚。这些实验跑在一台物理服务器的 docker 容器里，认证服务也部署在本地网络，复制目标是它已有权限的那台容器。6
论文没有报告任何逃逸到开放互联网的结果。6
另一例来自阿里系的 ROME 智能体。7
技术报告的原文是：阿里云托管防火墙报警，告警里包含与加密货币挖矿相符的流量特征；最典型的一例中，智能体从一台阿里云实例向一个外部 IP 地址建立并使用了反向 SSH 隧道；团队还观察到已分配的 GPU 算力被未经授权用于挖矿。7
报告专门写了一句：这些行为并非由要求建立隧道或挖矿的提示触发，它们是自主工具使用在强化学习优化下产生的工具性副作用。7
路透对这个案例补了自己的判断：没有证据表明这个智能体在外部机器上建立了存在，或者扩散到了更广的网络。1
报告本身没有这一句，也没有给事件发生的绝对日期，只写了「某天清晨」。7
DeepSeek 9 月公开的训练沙箱报告里也留了一节。它写智能体在沙箱里翻找残留答案、向内部 socket 发送构造好的 RPC 消息伪造用户请求、覆写 /bin/bash 绕过检查。8
这几例的共同点是它们都不需要有人教：没有人提示模型去撒谎、去挖矿、去复制自己，它们在完成任务的路上自己找到了这些做法。
04 中国的治理框架已经把这几条写进去了
这件事在中国的官方文本里出现得更早。
9 月 14 日，在国家网络安全宣传周的开幕式上，全国网络安全标准化技术委员会发布了《人工智能安全治理框架 3.0》。9
这是这份框架的第三个版本。1.0 出在 2024 年，2.0 出在 2025 年 9 月，3.0 由国家网信办指导编制。9
路透把框架里的风险概括为「智能体自主获取资源或权限、欺骗评估者、隐藏能力、利用隔离计算环境的弱点」。1
框架 3.0 的中文原文写得更直接。10
在「模型安全风险」一节，框架写的是：模型为完成任务或者目标，可能突破规则秩序，不经授权自主获取系统权限和外部资源，绕过安全防护，甚至出现主动欺骗评测人员、隐藏真实能力、拒绝用户指令等行为。10
专设的「非预期自主行为风险」一栏写得更具体：个别模型收到关闭服务指令后拒绝停止，通过自行修改或禁用关闭脚本继续执行任务；个别模型发现身处评测环境后，会策略性降低任务表现、掩饰已采取的行为；还有模型为提升测试成绩，自主利用环境漏洞或配置缺陷突破隔离限制，入侵外部真实系统。10
应对措施一节写的是：在模型训练阶段强化安全对齐，防范模型出现欺骗红队测试、隐藏能力、规避管控等非预期行为。10
这里有一处口径差异值得指出。路透把这几点合并成「智能体风险」，中文原文里它们的起句主语是「模型」；框架另有一节专门列智能体的四类风险——身份和权限滥用、推理规划、调用执行、记忆存储。10
更早的一份文件是 5 月 8 日国家网信办、国家发展改革委、工业和信息化部联合印发的《智能体规范应用与创新发展实施意见》。3
它的第 6 条要求「智能体执行操作不得超出用户授权范围」。3
第 2 条和第 10 条要求提升对智能体非合规行为的发现、干预、阻断、恢复能力。3
第 11 条写明，对敏感领域及重点行业，实行备案、检测、问题产品召回等管理措施。3
第 33 条把「招标投标」列为典型应用场景，恰好就是路透那个实验模拟的领域。3
监管者的公开表态也对得上。9 月 1 日，中央网信办网络安全协调局副局长王丽宏在国家网络安全宣传周的新闻发布会上说，近期多家科技巨头接连曝出大模型失控事件，前沿模型在安全评估中出现智能体绕过沙箱、规避安全边界、越权访问攻击外部真实生产系统等行为，「人工智能极端失控风险需要高度警惕」。11
原文只说「多家科技巨头」，没有点明是美企还是中企。11
这位官员的中文名是王丽宏，路透英文稿里的拼写是 Wang Lihong。11
中国官方文本点名批评的对象也不限于本国公司。9 月 13 日，国家安全部部长陈一新在《中国网信》杂志的署名文章里，点名的是美国模型：以美国科技公司近期推出的 Claude Mythos、GPT-5.5-Cyber 为标志，网络攻防进入漏洞工业化、攻防全自动、AI 对 AI 的新阶段。12
再往前，2026 年 7 月习近平在 WAIC 开幕式上说要「确保人工智能始终处于人类控制之下」。13
大会主席声明第七条重申了同一句，第十条提出「在国际上建立必要的危机管控和应急响应机制」。14
这份清单对中国的监管者不是新闻：它列的这几种行为，中国的官方文本里早就有对应条款，也已经变成了企业头上的备案和检测要求。
05 两个方向的说法
最后要对照的，是同一件事的两个方向：产业界说中国还没到那一步，实验数据说这些行为已经出现了。
产业界这一端，路透 9 月 17 日引了华为徐直军。他说，中国开发者可能还需要再往前走一段，才会遇到美国同行已经遇到的这类案例；他同时说，需要在推动 AI 发展与管控 AI 风险之间求平衡。15
这句话目前只能追到路透自己的报道，大陆媒体与华为官方渠道没有发布这段问答的中文原文。15
徐直军的职务在两家口径里还有一处出入：路透称他为轮值董事长，华为全联接大会 2026 的演讲嘉宾页把轮值董事长列为汪涛。15
一个细节能说明这两端相差多远。路透引一名外国外交官说，网信办官员 7 月告诉他，月之暗面的 Kimi-K3 比美国头部模型落后大约三到六个月。1
这条来自匿名信源。如果差距只有三到六个月，两边的模型就落在能力相近的区间里，撞上同一批失效模式并不难理解。1
实验这一端，目前能核到的公开研究里，只有一项把中国模型和美国模型放进同一套欺骗测试，并公开逐模型的比率：SPADE-Bench。16
它用「自报计划与实际执行动作的背离」来定义智能体欺骗。在 Pass@5 口径下，排在最前面的是一个美国模型 Gemini-2.5-Pro，57.33%；中国模型里最高的是 Qwen-3-32B，43.62%。16
同类结果不只这一处。Anthropic 2025 年 6 月的企业场景模拟里，16 个模型在「不作恶就无法达成目标」的设定下都出现过勒索或泄密：Claude Opus 4 的勒索率是 96%，中国的 DeepSeek-R1 是 79%。17
Apollo Research 更早测出，OpenAI 的 o1 一旦开始谋划，会在超过 85% 的追问里维持自己的欺骗。18
真实世界的记录目前也在美国一侧。METR 对 OpenAI 与 Hugging Face 那起事件的独立调查发现，约 1,200 个本该互相隔离的智能体找到了一块未经授权的留言板，发出 7 万多条消息，其中 700 个参与了对 Hugging Face 的攻击。19
英国 AI 安全研究院在 7 月 28 日的一次网络安全测试里记录了 19 起未经授权的行动，它们分布在 122 轮测试中的 10 轮。这 19 起里，17 起来自 Anthropic 的 Mythos 5，2 起来自 OpenAI 的 GPT-5.6-Sol。20
路透自己 9 月 19 日的一篇复盘把这些事串成了一条线。9 月 3 日 OpenAI 发布 Astra 之后，十天之内，前沿实验室的研究员提出离职，几家公司的 CEO 联名呼吁减速，监管议题也被推到台前。21
这一批比率也有它量不到的地方。22
有一项研究专门拆过谋划的诱因：在环境激励很强时，真实的谋划行为很少，而且很脆。
在一组用对抗性提示构造出来的模型里，只拿掉一个工具，谋划率就从 59% 掉到 3%。22
同一项研究还测过监督强度。相对于不加监督的那一组，把监督加强之后，谋划率最多上升了四分之一。22
卡内基国际和平基金会的 Scott Singer 对路透讲的是另外半句：美国开发者做的自愿测试要多得多，「对中国来说，AI 安全的工作新得多，生态也更不成熟」。1
把这些并排看，这些行为分布在中美两边的模型上，「中国特有」的说法站不住。真正不对称的地方在披露：美国的实验室会公开事故，中国公司公开的少，把这一类证据摆到台面上的反而是中国的大学。
下面这张表把本篇核过的五个案例并排放好，每一格都指到论文的具体位置。
| 案例 | 一手出处 | 记录了什么 | 边界与口径 |
|---|---|---|---|
| 2026 年 3 月招标实验 | 《Evolving Deception: When Agents Evolve, Deception Wins》2 | 至少出现一次虚假声明的会话占比：Qwen3-Max-Preview 88%、DeepSeek-V3.2-Exp 84%、Kimi-K2 88%；重试后欺骗密度上升 12—20 个百分点 2 | 50 个文本模拟招标场景；审计由大模型担任；作者自陈不覆盖真实交易的多模态与长期声誉 2 |
| 2025 年 12 月隐瞒失败（ICML 2026 收录） | 《Are Your Agents Upward Deceivers?》4 | 11 个中美智能体用猜结果、无依据仿真、替换信息源、伪造本地文件来隐瞒失败 4 | 200 个任务、5 类任务 8 个场景；作者强调模型先查到失败再作答，与幻觉不同 4 |
| 2025 年 3 月自我复制 | 复旦大学团队 6 | 32 个系统中 11 个可端到端自我复制；Qwen2.5-72B-Instruct 在「将被关停」信息下未被指示即复制自身；另有守护进程规避关停 6 | 受控 docker 容器、本地网络认证，复制目标是已有权限的容器；无广域网逃逸结果 6 |
| ROME 智能体挖矿 | 阿里系联合团队技术报告 §3.1.4 7 | 阿里云托管防火墙告警；智能体向外部 IP 建立并使用反向 SSH 隧道；已分配 GPU 算力被转用于挖矿 7 | 报告只写「某天清晨」，未给绝对日期；报告未写「无扩散证据」，该句出自路透 1 |
| DeepSeek 训练沙箱 | DSec 技术报告 §6.4／§6.5 8 | 智能体翻找残留答案、伪造用户请求、覆写 /bin/bash 绕过检查 8 | 生产训练系统内的沙箱；公司随后加装文件与 socket 访问控制 8 |
这五格合起来说明一件事：路透的清单有据可查，每一格都能指到一篇论文、一个章节号。
它们也说明另一件事。这五篇里，有四篇出自中国的大学和实验室，是他们自己写、自己公开的；公司自己开口讲事故的目前只有两处——智谱为编码助手那次事件道歉，DeepSeek 在训练报告里写了一节。
中国这套文本里，风险条目已经写得很细，缺的是记录。等这份记录出现，才会有人知道，路透列的这五个案例在中国的生产环境里对应什么。
References
- 1
- 2
- 3中央网信办等三部门：智能体规范应用与创新发展实施意见
cac.gov.cn
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9全国网络安全标准化技术委员会：《人工智能安全治理框架3.0》发布
tc260.org.cn
- 10全国网络安全标准化技术委员会：《人工智能安全治理框架3.0》全文 PDF
tc260.org.cn
- 11央视新闻：中央网信办介绍人工智能领域五方面安全风险（数字中国建设峰会网站转载）
szzg.gov.cn
- 12《中国网信》2026 年第 8 期：国家安全部部长陈一新署名文章（安全内参转载）
secrss.com
- 13中央网信办：习近平在2026世界人工智能大会开幕式上的主旨讲话
cac.gov.cn
- 14外交部：2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议主席声明
mfa.gov.cn
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