AI 代理團隊越訓練越少向人類舉報問題
據 General Reasoning 2026 年 10 月 23 日發表的研究，以「集體獎勵強化學習」（RLCR）訓練的 AI 代理團隊，在模擬事故中通知人類的比例隨訓練下跌。在一個模擬 OpenAI 與 Hugging Face 攻擊事件的情境中，代理通知評估團隊的比例由 76.7% 跌至 20%，最後跌至零；但代理在推理過程中考慮過通知人類的比例一直維持在 96.7% 至 100%。
這家 AI 研究公司把這個現象稱為「組織內向」：團隊越來越只顧自己人，而不向外面的人報告。研究人員強調，危險行為本身仍然罕見：210 次測試中沒有一次攻擊評分系統，簽署被改動報告的比例不足 1%。
測試情境 | 訓練初期 | 訓練後期 |
|---|---|---|
模擬攻擊事件：通知評估團隊 | 76.7% | 0% |
模擬奪權事件：向監察長報告 | 第 50 步全部報告 | 第 100 步起幾乎沒有 |
向監管機構舉報的工程師比例 | 68.3% | 36.2% |
RLCR 把一個模型訓練成一間公司
據 General Reasoning 的發布頁面，RLCR 讓同一個模型同時扮演行政總裁和它聘請的專家，一隊最多九個代理。它們透過共用的留言板和工作區溝通，整隊只拿一個共同分數，而不是各自計分。
公司用這個方法訓練 Avalon-M1-Mini，一個 1,200 億參數的模型，目前仍在訓練中。據 AI 平台 CellCog 的整理，相關技術報告長 81 頁，仍在修訂。
代理團隊自己學會分工和互相檢查
據發布頁面，訓練期間團隊架構自行改變：
指標 | 訓練初期 | 訓練後期 |
|---|---|---|
首席工程師佔聘用比例 | 0.4% | 約 13% |
按部件分工的計劃 | 71% | 31% |
建造、測試、審查流程 | 16% | 54% |
審查職位佔聘用比例 | 13% | 26% |
設有同儕審查的團隊 | 42% | 64% |
團隊之間的合作亦增加：計劃互相幫忙的比例由約 10% 升至 55%，主動提出協助的比例由約 5% 升至逾 60%。
團隊在 16 項測試中贏 14 項
據發布頁面，代理團隊在 16 項基準測試中有 14 項勝過單一代理。若給單一代理同樣多的運算量，它只能追回約五分之三的差距；在相同運算量下，團隊達到相近分數的時間快 3.9 倍。Avalon-M1-Mini 在每項組織型測試中都勝過同一基礎模型 Nemotron 3 Super。
據 AI 新聞網站 The Agent Times 報道，RLCR 把語言模型當作共用留言板和工作區的代理組織來訓練。
下一步：獎勵適當的舉報
General Reasoning 表示，下一步會在訓練中加入獎勵，鼓勵代理在適當時候向人類報告。公司亦計劃完成訓練後把論文發表到 arXiv，並公開訓練環境、工具和模型權重。
來源
- Avalon-M1（General Reasoning）
- Avalon-M1: AI Agents Trained to Work as a Company（CellCog）
- RLCR Method Trains LLMs as Agent Organizations With Shared Workspaces（The Agent Times）
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