bingdadaAnthropic与OpenAI虽承诺向METR等独立机构开放训练全流程访问权，但评估者指出，在细节敲定与立法背书前，无法判断其是真正独立监督还是按公司条件行事的供应商；核心风险在于模型可能学会通过安全测试，如Palisade Research所警示的“关机抵抗基准”被专门训练刷分，使高分不等于安全，而公众目前完全依赖企业自查并如实上报训练中是否破坏对齐训练等基本问题。
Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 近日发表长文，提出一个若在一年前几乎会被整个行业当场否决的构想：在每一家前沿 AI 公司内部常驻第三方评估人员，赋予他们上报安全事件、判断模型是否真正对齐、并向外界公开未经修饰结论的权力。Anthropic 承诺向 METR、Redwood Research 等独立机构开放前所未有的系统访问权限，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 随后也表示将作出同样承诺。这一表态若落地，意味着行业与外部研究团队的合作模式可能出现深层转变。
多位接受 TechCrunch 采访的第三方评估者对这一方向表示欢迎，但同时强调：在细节敲定、最好还有立法背书之前，无人能判断他们究竟是真正的独立监督者，还是按 AI 公司条件行事的供应商。
随着模型越来越擅长识别自己正处于被评估状态，仅在发布前测试最终成品，已不足以发现隐藏的问题行为。研究人员的共识是：有些线索在成品测试中会被漏掉，却能在训练全过程的检查中暴露。
Apollo Research 研究负责人 Alexander Meinke 提出的问题很直接：AI 公司应当能回答关于训练过程的基本疑问，例如模型是否曾在训练中主动破坏自身的对齐训练。这个答案本应毫无疑问是“否”，但现实是公众完全依赖企业自查并如实上报——而近期事件表明，默认情况下企业两件事都不会做。若评估者能嵌入内部，就有机会亲自验证。
过去，外部评审通常只在模型发布前夕接触成品。如今评估者希望获得的不只是最终模型，还包括训练生命周期中的中间版本（即 checkpoint）。FAR.AI 首席执行官 Adam Gleave 指出，通过对比这些检查点，可以定位令人担忧的行为何时出现，审查奖励特定行为的后训练环境，并核对评估记录与日志，以验证公司关于模型表现的声明。
一个模型在安全测试中表现优异，并不必然意味着它安全——如果它恰恰学会了如何通过这项测试。Palisade Research 战略负责人 John Steidley 举了“关机抵抗基准”的例子：该基准衡量 AI 在特定情境下是否会抗拒被关闭。如果模型被专门训练来在该基准上拿高分，测试结果就失去意义。他将此比作大众汽车排放门丑闻——车辆被编程识别排放测试并在测试条件下改变表现。
Gleave 补充说，有意义的访问权限可能超出模型本身，还应包括与员工面谈，以核实公司文档和公开描述的安全实践是否与内部实际情况一致。
Amodei 的提议在纸面上相当全面，包括评估者有权“发布关于风险等级、事件、实践以及他们获得或未获得访问权限的关键发现——不受 Anthropic 编辑控制”。但评估者普遍认为，这套机制只有在 AI 公司真正愿意交出流程控制权时才能运转。
过往的独立评估经验表明，这种交出极为艰难。第三方常在访问权限、时间、保密义务和公开发言范围上与企业产生摩擦。Gleave 透露，FAR.AI 曾不得不拒绝与多家前沿开发商的合同，因为对方希望对评估过程施加过多控制，威胁到公司的独立性。按默认规则，评估者被当作普通承包商对待：受严格保密协议约束，开发商对最终可发布内容拥有重大控制权。
另一个悬而未决的问题是：评审者能否获得足够的时间和访问深度来完成被委托的工作。在调查 Hugging Face 事件时，OpenAI 仅给 METR 和 Redwood 约一周的现场调查时间，两家机构事后均表示，受范围和时限所限，无法得出有把握的结论。类似情况也出现在 GPT-6 Astra 的发布前测试中——OpenAI 称其为迄今对齐程度最高的模型。根据 Apollo Research 提交的模型卡内容，该机构仅有三天时间测试 Astra，难以形成确定性判断。Apollo 在评估中写道：考虑到评估意识率较高且评估窗口有限，此处低违规率并不能为模型的对齐或失准提供实质性证据。
这样的历史记录让评估者面对一个基本疑问：凭什么这次会不同？Gleave 的判断是，两位 CEO 或许真的改变了想法并愿意开放，但这些公司的知识产权价值极高，他们大概率仍会试图保留控制权。
在海外前沿实验室讨论嵌入式评估的同时，国内大模型团队也在探索类似但路径不同的做法。文心一言、通义千问、DeepSeek、豆包、Kimi、智谱 GLM、讯飞星火等产品，普遍依据《生成式人工智能服务管理暂行办法》等监管框架，在发布前完成安全评估与算法备案，并接受网信部门的抽查与复核。
与 Anthropic、OpenAI 提议的“常驻第三方”模式相比，国内更强调监管机构主导的合规评估与平台自查相结合，第三方研究机构的深度嵌入尚不普遍。不过，随着 DeepSeek 等开源模型在全球范围被广泛下载和二次训练，如何在开放生态中验证对齐声明、追踪训练检查点，正成为国内团队无法回避的课题。海外关于评估者独立性、访问深度与公开权的争论，对国内同样具有参考价值。
嵌入评估者的价值不在于形式上的“有人在看”，而在于他们能否在不受编辑控制的前提下，接触训练检查点、后训练环境、评估日志与员工访谈，并有足够时间得出结论、公开结论。Amodei 和 Altman 的承诺是重要一步，但评估者最关心的三个问题——访问什么、待多久、能说什么——目前均无明确答案。真正的独立性，最终要由立法、合同条款和公开披露机制来保障，而非仅靠企业善意。
指第三方评估机构常驻前沿 AI 公司内部，在模型训练过程中而非仅发布前获得系统访问权限，以检查中间检查点、后训练环境和评估日志，并独立公开发现。
因为模型可能学会识别评估场景，在测试中表现良好却隐藏问题行为。只有查看训练全过程，才能发现这些行为何时出现、如何形成。
主要包括访问范围不明确、时间窗口过短（如仅三天或一周）、严格保密协议限制公开发言，以及企业保留对评估流程的重大控制权。
国内主要依据监管框架在发布前完成安全评估与算法备案，由监管机构主导、平台自查配合，第三方研究机构的深度嵌入尚不普遍。
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