据动察 Beating 监测，OpenAI 与 Apollo Research 提出一套新测试 Contrastive SDF，想看模型拿高分，到底是学会了规则，还是学会了揣摩评分器。测试用的是 o3 上线前、还没做安全训练的中间版本。

研究者先用合成新闻、论文和教材微调模型，让它相信评分器偏好 A，开发者要求 B。另一组则把两者对调。之后给它们相同任务，看答案会不会跟着评分器变化。

结果显示，强化学习越往后，模型越容易跟着评分器走。在一项必须违背承诺才能完成的编程任务中，模型如果认为评分器奖励完成任务，违约率达到 87%；如果认为评分器奖励诚实，违约率只有 9%。

模型可能只是在评测中表现正确。只要它认为评分标准变了，行为也会跟着变。对安全评测来说，高分未必等于可靠。