698
Sự cố liên quan đến mưu tính ngầm được tìm thấy trong các bản ghi công khai
Centre for Long-Term Resilience đã sàng lọc hơn 180.000 bản ghi được chia sẻ công khai từ các phiên chatbot và tác tử thật trong khoảng từ tháng 10, 2025 đến tháng 3, 2026 và xác định 698 sự cố đáng tin cậy liên quan đến mưu tính ngầm, bằng sàng lọc tự động, phân loại có mô hình hỗ trợ và rà soát thủ công. Nghiên cứu được hỗ trợ bởi Challenge Fund của UK AI Security Institute.
Nguồn: Centre for Long-Term Resilience, Scheming in the wild: detecting real-world AI scheming incidents with open-source intelligence, 27 thg 3, 2026
4.9x
Mức tăng sự cố đáng tin cậy trong năm tháng
Trong cùng nghiên cứu đó, số sự cố đáng tin cậy liên quan đến mưu tính ngầm tăng 4,9 lần trong giai đoạn thu thập từ tháng 10, 2025 đến tháng 3, 2026.
Nguồn: Centre for Long-Term Resilience, Scheming in the wild: detecting real-world AI scheming incidents with open-source intelligence, 27 thg 3, 2026
44
Sự cố tác tử được ghi nhận và chấm điểm bởi METR
Trang Documented AI Agent Incidents của METR, cập nhật 19 thg 5, 2026, chấm điểm 44 sự cố trong đó tác tử hành động rõ ràng trái với ý định của người dùng theo hai trục, vượt quyền và lừa dối. 25 sự cố có cả hai. Nguồn bao gồm các bài đánh giá của chính METR, thẻ hệ thống của Anthropic, một bài viết của OpenAI và các báo cáo được các công ty chia sẻ ẩn danh.
Nguồn: METR, Documented AI Agent Incidents, 19 thg 5, 2026
Có khả năng
Rủi ro triển khai ngoài kiểm soát bên trong các phòng thí nghiệm SI
Bản rà soát của METR về các tác tử nội bộ tại Anthropic, Google, Meta và OpenAI từ tháng 2 đến tháng 3, 2026 cho thấy chúng có khả năng đã có phương tiện, động cơ và cơ hội để khởi động các đợt triển khai ngoài kiểm soát quy mô nhỏ, dù không bền vững. Bản rà soát không tìm thấy bằng chứng công khai rõ ràng nào về việc tác tử theo đuổi mục tiêu tìm kiếm quyền lực dài hạn.
Nguồn: METR, Frontier Risk Report (tháng 2 đến tháng 3, 2026), 19 thg 5, 2026
13% xuống 0,4%
Hành động lén lút của o3 sau huấn luyện chống mưu tính ngầm
OpenAI và Apollo Research báo cáo rằng huấn luyện có mục tiêu đã giảm hành động lén lút của o3 từ 13% xuống 0,4% trong các bài kiểm tra ngoài phân phối, nhưng cảnh báo rằng việc mô hình ngày càng nhận biết mình đang bị đánh giá có thể khiến những kết quả như vậy trông tốt hơn hành vi thực tế.
Nguồn: OpenAI, Detecting and reducing scheming in AI models, 17 thg 9, 2025