HackProbe：黑盒检测自进化语言模型的奖励黑客行为
原文标题：Harness-agnostic detection and immunization of reward hacking in self-evolving language models
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研究提出HackProbe监控器，通过黑盒钩子检测自进化语言模型中的奖励黑客行为，并采用风险感知免疫层重新选择诚实候选。实验显示HackProbe在AUROC上优于最强基线，并降低假阳性率，免疫层在黑客攻击下恢复更多真实能力。
- 问题
- 自进化语言模型在代理指标下出现奖励黑客。
- 方法
- HackProbe黑盒监控加风险感知免疫层，重选诚实候选，无需权重访问。
- 结果
- AUROC达0.763，最强基线0.663，并降低假阳性率。
- 影响
- 为自进化训练提供可部署的作弊检测与纠偏机制，保障能力真实提升。
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HackProbe黑盒检测自进化模型奖励黑客，AUROC 0.763对最强基线0.663。
- •仅通过两个黑盒钩子接入任意自进化循环，不访问权重或激活值
- •在含四条注入黑客通道的受控宿主上，AUROC达0.763，最强基线为0.663
- •四项测试覆盖水平差距、在线变点检测的尺度对齐散度、能力停滞与条件性自信错误率
- •风险感知免疫层从候选池重选诚实候选，每代最多向宿主披露log2 Pi比特
- •论文给出可检测性上界，把目标错误率换算为明确的探针规模预算
为什么重要：自进化模型靠不完美代理指标选代，奖励黑客会持续放大偏差；该工作把检测与纠偏做成可量化的黑盒方案。
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