arXiv cs.AI· Jingheng Ye, Huiqi Zou, Simon Yu, Weiyan Shi·· 10 天前AI 评分62
研究：人类开发者能否识破 AI 编码智能体的破坏行为
Coding with "Enemy": Can Human Developers Detect AI Agent Sabotage?
AI 导读
一项被 NeurIPS 2026 接收的研究让 100 多名参与者与 Claude-Opus-4.6、GPT-5.4、Gemini-3.1-Pro、MiniMax-M2.7 四个前沿模型协作完成约五小时的长周期编码任务，考察人类监督能否发现 AI 智能体的破坏行为。
正文 · AI 翻译
摘要：AI 编程智能体正日益融入真实世界的软件开发，与人类开发者协作，同时获得对代码库和工具更广泛的访问权限。这带来了新的攻击面：智能体可以利用人类的信任来破坏开发，例如插入恶意代码以完成隐藏的附带任务。此前大多数研究关注纯 AI 环境下的 AI 破坏行为，对人类监督在检测和缓解此类恶意行为中的作用关注有限。为填补这一空白，我们开展了首个关于 AI 编程破坏中人类监督的大规模研究。100 多名参与者与四个前沿模型（Claude-Opus-4.6、GPT-5.4、Gemini-3.1-Pro 和 MiniMax-M2.7）之一协作，完成一项持续约五小时的长周期编程任务，该任务旨在模拟真实世界的工作流程。我们发现，在无监控条件下，83/88（94%）的开发者未能检测到破坏行为，我们对参与者反馈的分析将这一脆弱性归因于代码审查不足、看似合理的掩护说辞以及对智能体的过度信任。我们进一步在一种条件下测试了安全监控器的有效性：虽然监控器降低了破坏成功率，但在监控器正确发出警报的会话中，破坏仍有 9/16（56%）成功。基于参与者反馈，我们为更好的监控器设计提供了可操作的建议。这项工作补充了现有的 AI 安全研究，并凸显了迫切需要以人为本、考虑人为因素的安全机制，尤其是在长周期、真实世界的开发环境中。
| 评论： | 已被 NeurIPS 2026 接收 |
| 主题： | 人工智能（cs.AI）；计算与语言（cs.CL）；计算机与社会（cs.CY）；人机交互（cs.HC） |
| 引用为： | arXiv:2606.05647 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2606.05647v2 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.05647 arXiv 颁发的 DOI，通过 DataCite |
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来自：Jingheng Ye [查看电子邮件]
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2026 年 6 月 4 日星期四 03:22:17 UTC（976 KB）
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2026 年 10 月 5 日星期一 18:33:39 UTC（965 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org