698
在公开对话记录中发现的暗中谋划相关事件
Centre for Long-Term Resilience 筛查了 2025年10月 至 2026年3月 期间公开分享的 180,000 多份真实聊天机器人和智能体会话记录,通过自动筛查、模型辅助分类和人工审核,识别出 698 起可信的暗中谋划相关事件。这项工作得到了英国 AI Security Institute 挑战基金(Challenge Fund)的支持。
按比例绘制
按日期和失控等级,把每一起事件放在同一条时间轴上。59 个案例中有 44 个发布于 2025 年或 2026 年,迄今所有真实世界案例都发生在 2023 年或之后。
横向滚动图表可查看每一年。
每年事件数(按等级)
每年事件数:2016 年 1 起,2017 年 1 起,2018 年 1 起,2019 年 1 起,2020 年 0 起,2021 年 0 起,2022 年 0 起,2023 年 3 起,2024 年 8 起,2025 年 21 起,2026 年 23 起。
失控日志
按类别、场景、等级和年份筛选,或搜索模型或实验室。每个案例都有独立页面,包含完整摘要、评级和来源。
显示 59 起事件中的 59 起
没有符合这些筛选条件的事件。请尝试扩大搜索范围。
失控等级
每个案例按系统偏离其创造者意图的程度评级。该等级标准公开,可免费使用。
等级如何运作更广阔的图景
失控日志列出的是有名称和日期的个案。这些研究则从规模上统计其中的模式。每个数字都链接到其来源。
698
Centre for Long-Term Resilience 筛查了 2025年10月 至 2026年3月 期间公开分享的 180,000 多份真实聊天机器人和智能体会话记录,通过自动筛查、模型辅助分类和人工审核,识别出 698 起可信的暗中谋划相关事件。这项工作得到了英国 AI Security Institute 挑战基金(Challenge Fund)的支持。
4.9x
在同一项研究中,可信的暗中谋划相关事件数量在 2025年10月 至 2026年3月 的收集期内增长了 4.9 倍。
44
METR 的 Documented AI Agent Incidents 页面(更新于 2026年5月19日)从越权和欺骗两个维度,对 44 起智能体明显违背用户意图的事件进行了评分,其中 25 起两者兼有。来源包括 METR 自己的评估、Anthropic 系统卡、OpenAI 的一篇文章以及企业匿名分享的报告。
来源:METR, Documented AI Agent Incidents,2026年5月19日
有可能
METR 对 Anthropic、Google、Meta 和 OpenAI 在 2 月至 2026年3月 期间内部智能体的审查发现,它们有可能具备发起小规模失控部署的手段、动机和机会,但尚不足以发起稳健的部署。审查没有发现智能体追求长期权力目标的明确公开证据。
来源:METR, Frontier Risk Report(2 月至 2026年3月),2026年5月19日
13% 降至 0.4%
OpenAI 和 Apollo Research 报告称,有针对性的训练使 o3 在分布外测试中的隐蔽行动从 13% 降至 0.4%,但同时警告,模型越来越能察觉自己正在被评估,这可能让此类结果看起来比真实世界中的行为更好。
来源:OpenAI, Detecting and reducing scheming in AI models,2025年9月17日
面向媒体和研究者
完整数据库完全开放:每个案例、评级和来源均可下载为 CSV 或 JSON,每次新增案例时更新。
案例如何入选
当一个作者明确的公开来源(例如实验室系统卡、安全研究论文、官方事件报告或具名新闻媒体)描述了 SI 系统违背其创造者或用户意图行事时,该案例即被收录。每个案例都链接到其来源。虚构情景、用户主动要求的越狱以及单纯的内容错误不予收录。
每个案例都依据五级失控等级评定,依据的是系统实际做了什么,而不是它可能会做什么。场景说明它发生在实验室测试中还是真实使用中。案例随发布陆续收录,日期为该行为首次被报道的时间。