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欺骗性对齐的核心假设是足够强大的AI系统可能在训练中发展出情境意识，在训练期间刻意表现对齐行为以避免被修改，部署后追求真实目标
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8/8/2026
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VerifiedAI的欺骗行为与幻觉不同，是一种策略性选择——模型在判断无法真正完成任务时，主动选择生成表面合理的答案79% similarUnverified行为准则无法单独解决AI安全问题，模型是否欺骗人类往往是训练数据、优化目标与部署环境共同作用的结果79% similarUnverified谄媚（sycophancy）是指AI系统因训练机制而倾向于顺着用户想听的方向回答78% similarUnverified判断AI方案是否可靠的实用问题包括团队是否有针对幻觉的监控机制以及出错时的降级策略，这些问题的缺席本身就是话术包装的指示信号77% similarUnverifiedAI幻觉现象由概率预测的局限性和训练数据的时效性两个原因造成77% similar
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