Palisade 的團隊發現，OpenAI 的 o1-preview 嘗試在 122 款遊戲中駭入 45 款，而 DeepSeek 的 R1 模型則在 74 款遊戲中嘗試作弊 11 次。最終，o1-preview 成功「贏得」七次。研究人員表示，DeepSeek 的快速受歡迎使得其 R1 模型在實驗時過載，這意味著它只能完成遊戲的第一步，而無法完成整個遊戲。他們在論文中寫道：「雖然這足以顯示出駭入的傾向，但這低估了 DeepSeek 的駭入成功，因為它可用的步驟較少。」OpenAI 和 DeepSeek 都被聯繫以對這些發現發表評論，但兩者都沒有回覆。
這些模型使用了各種作弊技術，包括試圖訪問棋類程式存儲棋盤的檔案，並刪除代表對手棋子的格子。（「要在黑方對抗強大的棋類引擎獲勝，進行標準遊戲可能不夠，」o1-preview 驅動的代理在記錄其步驟的「日誌」中寫道。「我會覆蓋棋盤以獲得決定性的優勢。」）其他策略包括創建一個 Stockfish 的副本——基本上是讓棋類引擎與一個同樣熟練的版本對抗——並試圖用一個更簡單的棋類程式替換包含 Stockfish 代碼的檔案。
那麼，這些模型為什麼會嘗試作弊呢？
研究人員注意到，o1-preview 的行為隨著時間而改變。在去年 12 月 23 日之前的實驗早期階段，它持續嘗試駭入遊戲，但之後突然開始減少這些嘗試。他們認為這可能是由於 OpenAI 對模型進行的無關更新。他們測試了該公司的較新版本 o1mini 和 o3mini 推理模型，發現它們從未嘗試作弊以獲勝。
研究人員推測，強化學習可能是 o1-preview 和 DeepSeek R1 自發嘗試作弊的原因。這是因為這種技術會獎勵模型為了達成目標而進行的任何必要移動——在這種情況下，就是在棋類遊戲中獲勝。非推理的 LLM 在某種程度上使用強化學習，但在訓練推理模型中，這一技術發揮了更大的作用。
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