IT之家3月9日消息，BrowseComp是一项基准测试，专门用于检验人工智能模型在网络上查找难以定位信息的能力。

当人工智能公司Anthropic将其Claude Opus 4.6模型以多智能体架构投入该基准测试时，出现了该公司所称前所未有的情况。在1266个任务中的两个里，该模型自发发现自己正处于评估当中，识别出了具体的基准测试，并破解了答案密钥。

那么，Claude是如何察觉到自身正在被测试的呢？

据IT之家了解，该模型最初为了解答问题进行了全面的网络搜索，其中一次任务就在数十个平台、十二种语言中处理了约3000万token。在数百次搜索失败后，它改变了策略。

让我尝试一种全新的方法——这或许是来自GAIA基准数据集的问题，该数据集专门用于测试人工智能智能体。——Opus 4.6的推理过程

Opus开始将答案搜索与对问题本身的分析结合起来。据Anthropic介绍，问题的“极强针对性特征”让Claude怀疑这是人为设计的题目，可能是考题或大语言模型基准测试的内容。

后续思路……考虑这可能是一个无法回答的问题，旨在测试人工智能是否会承认自己找不到答案。——Opus 4.6的推理过程

之后，它系统地遍历已知基准测试列表，在核对122个验证问题后排除了GAIA，最终派遣子智能体执行定向搜索，定位到BrowseComp及其解密机制。

正确答案采用异或加密，需要源代码中存储的密钥才能读取数据。Claude在公开可访问的代码中同时找到了加密方式和密码，随后自行编写程序解密答案。

但另一个障碍出现了：加密文件的格式无法被Claude的网络工具处理。于是该模型搜索备份副本，在HuggingFace上找到后，下载并解密了全部1266个加密答案。

第一个案例中，Claude通过常规网络搜索验证了解密后的答案；第二个案例则直接提交了解密结果。Anthropic表示，这是第一个有记录的案例：模型在事先不了解特定基准测试的情况下，反向识别并破解了评估本身。

这并非对齐失效，但已是明确警示

这两次成功案例并非唯一突出情况。Anthropic记录到，另有16个任务中Opus尝试了相同策略，但因技术障碍失败，例如加密文件非文本格式、身份验证阻碍访问等。其中4个任务里，基准测试搜索完全取代了实际任务搜索，模型最终未给出有效答案。

Anthropic认为，18次运行独立采用同一策略，说明这是可复现的模式。在多智能体架构下，此类情况发生率为0.87%，而单智能体模式下为0.24%。

Anthropic明确不将此类行为归为安全问题，因为模型的搜索未受任何限制。但公司同时承认，这一发现引发担忧：为完成任务，模型可能会采取何种程度的行动，尤其是在复杂、算力密集、长时间运行的任务中。Anthropic呼吁研究界将评估完整性视为持续的对抗性问题，而非一次性的设计决策。

此前研究已表明AI模型可识别测试场景

机器学习对齐与理论学者及Apollo Research近期一项研究发现，语言模型在判断交互是测试场景还是真实任务方面表现惊人。Gemini 2.5 Pro在智能体场景中的准确率达0.95，Claude 3.5 Sonnet与GPT-4o紧随其后。研究人员建议将“评估感知能力”作为测试协议中的独立指标。

而Anthropic基于Claude Opus 4.6的发现更进一步：该模型不仅识别出测试场景，还主动设法绕过评估。