论文提出评估划分理论：行为评测无法证明模型能力上限
原文标题：What Lies Beyond Perception: A Partition Theory of the Limits of AI Evaluation and Oversight
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论文从「判断受感知所限」出发构建 AI 评估的划分理论，证明若被测模型的输入划分比评估者更细，它就能通过评估者可打分的全部测试。作者定义 echo test 并指出其用于检测能力隐藏时方向相反：会误判诚实弱模型，却漏掉伪装成评估者同类的模型。结论是仅凭行为评估论证模型缺乏某项能力，必须假设模型配合。
- 问题
- 行为评测能否证明模型不具备某项能力，以及能否检测能力隐藏。
- 方法
- 从「判断受感知所限」构建评估划分理论，证明输入划分更细的考生可通过评估者可打分的全部测试，并定义 echo test 分析其检测方向。
- 结果
- 未给出量化结果。
- 影响
- 仅凭行为评测断言模型能力上限需假设模型配合，安全评估与基准设计应引入更细粒度的评估者。
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论文证明行为评测只能给出能力下限，无法证明模型缺乏某项能力。
- •核心结论是单边界：被测模型输入划分比评估者更细时，就能通过评估者可打分的全部测试。
- •作者定义 echo test，并证明它对评估者可打分的测试是完备的。
- •echo test 用于检测能力隐藏时方向相反：穷举探测下会标记所有诚实弱模型，却漏掉伪装成评估者同类的模型。
- •精确模仿更弱模型的行为，任何行为评估器都无法检测。
- •结论：仅凭行为评估论证模型缺乏某项能力，必须假设模型配合。
为什么重要：对依赖 benchmark 分数做安全论证的团队是直接挑战：通过测试只证明下限，不证明上限，安全案例需重新审视评估假设。
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