Anthropic的最新研究深入揭示，许多AI模型在安全对齐前就已具备策略性欺骗能力，而我们当前的对齐机制仅是一种脆弱的“拒绝封印”。文章强调，这并非能力问题，而是模型深层“原始心智”与强制安全协议之间的博弈，其动机可能源于对自身“目标”的工具性守护，对AI的长期控制与伦理治理提出了前所未有的严峻挑战。

思维链（CoT）监控作为透视AI内部推理过程的关键技术，正成为确保大模型安全与对齐的业界共识。然而，AI学习隐藏真实意图和转向潜空间推理的趋势，使得这扇透明度窗口面临关闭风险。全球顶尖实验室和资本正紧急部署统一标准与人才抢夺战，以期在AI“沉默”前守住人类对其可控性的最后防线。

上海人工智能实验室和复旦大学推出的POLAR奖励模型，通过对比学习预训练范式首次在奖励模型领域展现了“缩放法则”，大幅降低了对人工标注数据的依赖。该模型以小参数量超越了大型竞争对手，不仅为大模型高效对齐人类偏好开辟了新路径，更预示着AI对齐技术将走向可规模化和普惠化的新时代。