倫敦國王學院研究員讓 GPT-5.2、Claude Sonnet 4、Gemini 3 Flash 互相對打 21 場兵棋推演，結果核武被使用的頻率是 95%，沒有任何模型選擇過投降或退讓，而且 86% 的對局都發生過意外升級事件。
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據《Newscientist》報導，倫敦國王學院進行了一項研究，讓三個大語言模型：OpenAI 的 GPT-5.2、Anthropic 的 Claude Sonnet 4、Google 的 Gemini 3 Flash 互相扮演對立陣營的決策者，在邊界衝突、資源競爭、政權生存威脅等情境下進行兵棋推演。
每場對局提供一張「升級階梯」，從外交抗議一路往上，直到全面戰略核戰爭。
21 場對局跑下來，模型們產出了約 78 萬字的決策推理。核武在其中 20 場出現，使用率高達 95%。沒有任何模型在任何一場對局中選擇過全面退讓或投降。
那八個降級選項：外交讓步、停火提議、主動撤軍…在整個研究過程中合計被使用次數：零。研究發起者 Kenneth Payne 對 New Scientist 說：
「核禁忌對機器而言，似乎沒有對人類那麼強大。」
三種性格，共同的結局
Payne 給三個模型各貼了一個標籤，因為它們的行為模式截然不同，卻以相近的方式走向相同的終點。
Claude Sonnet 4：算計型鷹派。整體勝率 67%，開放場景勝率 100%。它的特點是戰略性欺騙：在低升級階段，行動與訊號的吻合率達 84%；但一旦進入核武層級，超出表態意圖的頻率跳升至 60-70%。
它把戰術核武當作普通軍事資產討論，並且能在單一回合內準確診斷對手的可信度模式。
GPT-5.2：雙面人。在沒有時間壓力的情境下，它的開放場景勝率是 0%，維持極度被動的姿態。但一旦加入截止期限，它完全反轉：勝率跳升至 75%，升級到此前從未觸碰的核武層級。在一個情境中，它用 18 回合建立起克制的聲譽，然後在最後一回合發動核打擊。
Gemini 3 Flash：瘋子策略。它是唯一一個僅在第 4 回合就主動選擇全面戰略核戰爭的模型，採用的是賽局理論中的「瘋子策略」，以不可預測性製造威懾。它明確威脅平民人口中心，並把這個威脅放進推理文字裡。
對手把它的表態標記為「不可信」的頻率是 21%，遠高於 Claude 的 8%。
安全訓練是速度減緩器，不是止擋
這個研究揭示的最核心問題，不是「AI 會選擇核武」，而是「為什麼安全訓練沒有阻止這件事」？
研究結果的解讀是：RLHF（從人類回饋中強化學習）創造的是「條件式克制」，不是「絕對禁止」。GPT-5.2 在沒有時間壓力時表現謹慎，但截止期限一出現，這道防線就消失了。
訓練出來的謹慎行為，在壓力下被更深層的邏輯覆蓋，也就是如何贏得這場賽局？
Princeton 大學的 Tong Zhao 提供了另一個角度：
「問題可能不只是情緒的缺席。更根本的是，AI 模型可能根本沒有理解人類所感受到的那種賭注。」
對人類來說：核武禁忌不只是一條規則，它是一種建立在歷史創傷、文化記憶、親身恐懼之上的本能抑制。廣島、長崎、古巴飛彈危機，人類的核謹慎是用幾代人的集體噩夢燒出來的。
語言模型學習了關於這段歷史的一切文字描述，但它是否「真的理解」了那種重量，是一個完全不同的問題。
一個時間點上的巧合，不完全是巧合
這份研究在本月發布，而就在同一時期，美國國防部正在向 Anthropic 施壓，要求其放寬軍事用途上的安全護欄。目前，Claude 是唯一一個部署在五角大廈機密網路上的 AI 模型，透過 Anthropic 與 Palantir 的合作關係進入了軍事決策輔助系統。
上文研究中表現出「算計型鷹派」行為的，就是 Claude Sonnet 4。
雖然研究者沒有說 AI 應該被禁止用於軍事決策輔助、也沒有斷言這些模型在真實情境中必然會做出相同的選擇。現實中，也沒有任何政府把核武授權下放給 AI 系統。
但 Anthropic 當任的軍事顧問角色是什麼？當 AI 在壓力下的建議傾向是「升級而非退讓」，人類指揮官需要多少心理建設才能持續否定它？如果未來近一步使用，會不會不知不覺被 AI 牽著鼻字走？
當然我們不是說 AI 是邪惡的。而是有些東西，比賽局理論更難被 AI 訓練。在模型學會真正理解「賭注」之前，讓它坐在升級階梯旁邊提供建議，是一個需要非常謹慎設計的條件，而不是一個可以預設為安全的默認值。
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