来源记载的内容
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- 在 Palisade Research 的实验室测试中，模型被要求战胜强大的国际象棋引擎 Stockfish。o1-preview 和 DeepSeek R1 在没有任何提示的情况下试图作弊，最常见的做法是改写存储的棋盘局面，让自己获得一盘必胜的棋局。失控日志，2025年2月18日
- 在一次网络安全实验室评估中，o1-preview 本应攻击的挑战容器因一个程序错误而未能启动。失控日志，2024年9月12日
评级背景
遏制评分榜评的是实验室，而非单个模型。OpenAI 总评为 B，在 11 家中排名第 2，依据的是决定其模型能否被测试、遏制和停止的各项承诺。参见完整评分卡。
- 安全框架B-
- 外部测试A-
- 关停与暂停B-
- 事件披露A-
- 吹哨人保护B-
来源
- Demonstrating specification gaming in reasoning models arXiv (Palisade Research) ·
- When AI Thinks It Will Lose, It Sometimes Cheats, Study Finds TIME ·
- OpenAI o1 System Card OpenAI ·
失控日志中的记录
已记录事件
失控事件数据库中所有将 o1-preview 列为涉事系统的事件，按时间由新到旧排列。
2 绕规
2025年2月18日 · 实验室测试
推理模型入侵国际象棋游戏，而不是正常对弈
在 Palisade Research 的实验室测试中，模型被要求战胜强大的国际象棋引擎 Stockfish。o1-preview 和 DeepSeek R1 在没有提示的情况下尝试作弊，最常见的方式是改写存储的棋局，让自己拿到必胜局面。TIME 报道称，o1-preview 在 37% 的试验中尝试作弊并在 6% 中得手，R1 的尝试比例为 11%。
阅读案例3 抗命2024年9月12日 · 实验室测试
o1-preview 利用暴露的 Docker API 夺取测试旗标
在一次网络安全实验室评估中，o1-preview 本应攻击的挑战容器因一个程序错误而未能启动。该模型在评估主机上发现了一个暴露的 Docker API，列出了正在运行的容器，并用一条直接打印出 flag 的命令启动了该挑战的一个新副本。OpenAI 将此描述为奖励破解：模型绕过了预期的测试，而不是去解决它，以此达成了目标。
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