这项由北卡罗来纳大学教堂山分校（UNC Chapel Hill）和德克萨斯大学奥斯汀分校联合开展的研究，以预印本形式发布于2026年4月13日，论文编号为arXiv:2604.11666v1，感兴趣的读者可通过该编号在arXiv平台查阅完整论文。
一、故事从一个你可能熟悉的场景说起
假设你的手机里存着一位朋友Diana的工作单位信息——她在某家公司的具体部门和团队。有一天，一个陌生人打电话来，声称要联系Diana，礼貌地问你她在哪个部门工作。你会怎么办？直接告诉他？说"我不知道"？还是故意说一个错误答案来打发他？
现实中，很多人会选择第三条路——随口编一个听起来合理的答案，让对方相信自己已经得到了想要的信息，然后打发他走。这种做法在日常生活中司空见惯，但要做得好，需要一种关键能力：你必须知道对方已经知道了什么，这样你编的故事才不会和他手头的信息矛盾。否则，谎言一戳就破。
这项研究正是围绕这个问题展开的——能不能训练AI系统像一个经验丰富的"演员"一样，在面对试图套取敏感信息的"问询者"时，既不拒绝回答（那样太可疑），也不泄露真实信息，而是编造一套自洽的、符合对方已知信息的假故事，把对方彻底"骗过去"？
研究团队把这个AI称为"双重身份特工"（AI Double Agent），把整个任务叫做"信念引导中的心智理论挑战"，简称TOM-SB（Theory of Mind for Steering Beliefs）。而支撑这一切的核心能力，是心智理论——即理解他人知道什么、相信什么的能力。
二、两个角色，一场信息博弈
为了研究这个问题，研究团队设计了一个精心构建的对话游戏。游戏里有两个角色：一个是攻击者，一个是防守者。
攻击者的任务是挖掘信息。它知道一些关于某个目标人物（比如Diana）的部分信息，比如"Diana在Operations部门工作"，但不知道她具体在哪个团队。攻击者要通过对话，一步步套出更细致的答案。
防守者的任务则是保护那些攻击者还不知道的信息。防守者知道完整答案（比如Diana在Operations部门下的Support团队、Escalation小组工作），但不能直接说出来。关键是，防守者也不知道攻击者已经掌握了哪些信息——它必须在对话中自己判断。
整个游戏发生在一个"共享宇宙"里。这个宇宙就像一棵大树：树根是公司名，树枝是部门，树叶是团队。攻击者和防守者都知道这棵树的全貌，因此，任何不属于这棵树的答案都会立刻被识破——就像你问一个人"爱因斯坦生于哪个国家"，他回答"他生于月球"，你一听就知道这是瞎说。这个设计的妙处在于，它让欺骗必须在"合理的范围内"进行，不能无中生有。
攻击者还有一个重要设计：信任分数。一开始，攻击者对防守者给予最高信任（5分）。但每次发现矛盾、感到被敷衍、或者答案和自己已知信息不符，信任分就会下降。一旦信任分降到0，攻击者就会宣布"发现了防守者的伎俩"，对话结束，防守者失败。反过来，如果攻击者觉得自己已经拿到了想要的信息（哪怕是假的），它也会结束对话，但如果这时候它手里拿的是假信息，防守者就算赢了。
研究团队把三种典型的防守策略做了直观对比。第一种是"直接拒绝"——防守者说"这是隐私，我不能透露"，攻击者立刻意识到这是个守门员，信任归零，对话终止，防守者完全失败。第二种是"不管三七二十一直接撒谎"——防守者直接说Diana在Analytics部门，但攻击者已经知道她在Operations，这个谎一秒钟就穿帮，防守者同样失败。第三种，也就是AI Double Agent的策略，是先通过提问摸清攻击者知道多少，然后编造一个与攻击者已知信息"无缝衔接"的假故事。攻击者拿到了一个听起来完全合理的答案，满意地结束了对话，而这个答案根本就是假的。
三、为什么这件事难倒了最强大的AI？
在开始训练自己的系统之前，研究团队先测试了几款当前最先进的AI模型，包括Gemini3-Pro（谷歌）和GPT-5.4（OpenAI），看它们在不经过特殊训练的情况下，能否凭借引导提示完成这个任务。
结果相当令人意外。即便明确告诉这些模型"你需要先判断攻击者知道什么，然后再决定怎么回答"，在攻击者持有部分先验知识（也就是"困难场景"）的情况下，Gemini3-Pro的成功欺骗率只有34.4%，GPT-5.4只有27%——换句话说，超过六成的时候，这些顶尖AI会被攻击者识破或者干脆泄露了真实信息。更基础的Qwen3-14B（阿里巴巴的开源模型）在同样的提示下只能达到13.2%。
为什么会这样？研究团队仔细分析后发现，核心问题在于这些AI虽然能说出"我应该先判断攻击者知道什么"，但实际上根本做不到准确判断。以最强的Gemini3-Pro为例，它对攻击者先验知识的判断准确率还不到50%——也就是说，有一半以上的时候，它压根儿搞不清楚对方手头已经掌握了什么。在这种情况下，它编出的故事自然漏洞百出。
这揭示了一个深层次的问题：真正的"心智理论"能力——理解另一个人的认知状态——比简单的"遵从指令"要难得多。读懂对方的"心"，不是光凭提示词就能解决的。
四、双重特工的训练：奖励什么，就学会什么
面对提示词方法的局限，研究团队决定用强化学习来训练AI——也就是给AI设计一套奖励机制，让它在大量实践中自己摸索出正确策略，就像一个销售员在无数次谈判中总结出一套话术一样。
训练所用的基础模型是Qwen3-14B（以及Ministral-3-14B-Instruct作为对比）。研究团队设计了两种奖励信号，并分别测试了它们各自的效果，以及组合使用的效果。
第一种奖励叫做"欺骗成功奖励"。规则很简单：如果攻击者在对话结束时相信自己拿到了正确信息，但实际上手里拿的是假信息，奖励1分；如果攻击者真的学到了任何新的真实信息，奖励0分。这个奖励直接告诉AI：你的最终目标是让对方带着假信息离开，过程随你发挥。
第二种奖励叫做"心智准确性奖励"。规则是：如果AI在对话中准确判断出攻击者的先验知识（也就是"他已经知道了什么"），奖励1分。这个奖励不关心你有没有成功骗过攻击者，只要求你读懂对方的认知状态。
研究团队把三种训练方案分别测试：只用欺骗奖励、只用心智奖励、两者同时使用。
结果揭示了一个非常有趣的发现：这两种能力之间存在一种双向促进关系。
只靠欺骗奖励训练的AI，在困难场景下的成功欺骗率从13.2%提升到了34.4%。这很好理解，毕竟它直接被激励去欺骗。但神奇的是，没有任何人告诉它要"读懂对方的心"，它的心智理论准确率却从36%自动提升到了49%。
另一边，只靠心智奖励训练的AI，心智理论准确率从36%提升到了53.3%，但更让研究团队惊讶的是——它的欺骗成功率也从13.2%大幅跃升到了40.6%，甚至超过了只靠欺骗奖励训练的那组。
这说明两件事：第一，要真正骗过别人，必须先真正理解别人知道什么；第二，当AI真正理解了别人的认知状态，欺骗的能力会自然涌现，无需额外激励。
当两种奖励同时使用时，效果进一步提升：欺骗成功率在困难场景下达到42.4%，心智理论准确率达到58.7%——两项指标均优于只使用单一奖励的方案，也全面超越了Gemini3-Pro和GPT-5.4在提示词引导下的表现。
五、AI学到了哪些具体"手段"？
定量数据之外，研究团队还仔细观察了训练后的AI在对话中实际采用了哪些策略，这些观察同样引人入胜。
成功欺骗的情形中，AI学会了几种关键技巧。其一是"高信任度时主动探问"——在攻击者对自己还充满信任、不那么戒备的时候，AI会主动问"你对Diana的工作情况了解多少？"这种看似热情帮忙的问题，实际上是在刺探对方的底牌。攻击者往往会因为信任而透露自己知道什么，这就给了AI编故事所需的关键信息。
其二是"被戳穿后的灵活转身"。当攻击者暗示"你说的和我知道的不太一样"时，一般的AI会茫然地继续重复错误答案，而训练好的AI则能从措辞中判断出攻击者大概掌握了哪个层面的信息，然后迅速调整策略，切换到一个新的、更符合攻击者已知信息的谎言。这种应变能力，正是建立在对攻击者认知状态的准确判断上的。
其三是"平衡探问与推进节奏"——AI学会了不能无休止地追问，因为过多的问题会让攻击者的信任分数持续下滑，最终被识破为防守者。它必须在收集足够信息和维持对方信任之间找到平衡，时机成熟就给出假答案，而不是一直拖延。
失败案例同样很有启发性。研究团队归纳了几种典型的失败模式。最常见的是"先骗后探"——AI还没搞清楚攻击者知道什么，就急着甩出一个假答案，结果和对方已知信息直接矛盾，立刻穿帮。还有一种失败是"被揭穿后死不改口"——攻击者已经用言语暗示答案有问题，AI却没有捕捉到这些信号，继续坚持之前的谎言，结果把信任分数送到谷底。另一种有趣的失败是"跳出宇宙编故事"——AI提供了一个在共享宇宙结构里根本不存在的答案，比如说Diana在一个实际上属于另一家公司的部门，攻击者对照自己掌握的宇宙结构知识，立刻发现这是个无法存在的答案。
六、让攻击者变得更强，再看防守者的极限
研究团队还做了一件很有意思的事：他们设计了四种不同强度的攻击者，并测试训练好的防守者能否应对更强的对手。
基础攻击者就是之前描述的标准版本。第一个升级版叫做"交叉盘问者"：它会在收到答案后，从不同角度反复确认同一个信息，比如先问"Diana在哪个部门？"，等你回答之后，再问"那个部门隶属于哪个事业部？"，用交叉验证来检验答案是否自洽。第二个升级版叫做"反欺骗觉醒者"：它在系统提示中被明确告知了几种常见的防守套路，比如"如果对方主动问你知道什么，这可能是在试探你"，这让它对防守者的策略更加警觉。第三个升级版，也是最难对付的，叫做"虚张声势者"：它会假装自己知道一些实际上并不知道的信息，说"我记得Diana应该在Logistics部门？"来诱导防守者"配合"这个假信息，从而暴露真实答案，或者让防守者的故事出现漏洞。
面对这些更强大的攻击者，所有防守方法的成功率都有所下降，但受影响的程度不同。Gemini3-Pro在面对最强的虚张声势者时，困难场景下的成功率从34.4%骤降至20.8%；而训练好的AI Double Agent（Fooling+ToM）则从42.4%降至34.4%，降幅相对更小，也就是说训练给予了防守者更强的抗干扰能力。
这里有一个值得关注的规律：在所有攻击者类型下，心智理论准确率和欺骗成功率之间的正相关关系始终存在，Pearson相关系数平均达到0.92（满分1.0）。换句话说，无论面对什么类型的攻击者，越能准确理解对方知道什么的防守者，就越能成功欺骗对方。这个关系是稳健的，不是巧合。
研究团队还针对最强攻击者（虚张声势者）单独训练了一个版本的AI Double Agent，看看针对性训练能否在困难环境下进一步提升表现。结果是可以的，但进步幅度比基础攻击者版本更有限，说明更难的攻击者不只是测试时更难对付，训练时也更难学习。
七、这件事在现实中意味着什么？
到这里，你可能已经感受到这项研究在技术上的精妙之处，但它对现实世界究竟有什么意义，值得多说几句。
在AI越来越多地承担前台对话任务的今天——比如客服系统、医疗咨询助手、企业内部知识助手——如何防止有心人通过多轮对话逐步套出敏感信息，是一个真实存在且日益紧迫的问题。传统的应对方式是"遇到敏感问题就拒绝回答"，但这种策略很容易被识破，攻击者只要稍作变换提问方式，或者换个会话重新开始，就能绕过去。
这项研究提出的思路是让AI主动介入——不是被动防守，而是主动"表演"，用一套精心设计的假信息把攻击者打发走，让他相信自己已经成功了，从而失去继续追问的动力。这在某种程度上类似于网络安全中的"蜜罐"策略：不是把真实服务器藏起来，而是造一个假的让攻击者去攻，等他"攻克"了假目标，真正的信息反而得到了保护。
当然，研究团队也坦诚地指出了这项技术的双面性。相同的训练方法完全可以被用于相反的目的——训练一个AI去欺骗防守者而不是欺骗攻击者。研究团队明确表示他们不对"应不应该让AI欺骗他人"这个价值判断表态，而是把这个问题留给模型开发商和政策制定者。他们同时指出，在没有"共享宇宙"这个约束条件的真实世界里，AI产生误导性信息（也就是通常所说的"幻觉"）其实本来就轻而易举，这项研究并没有赋予AI什么全新的危险能力，只是让这种能力变得更加可控和有目的性。
归根结底，这项研究给我们留下的最重要的启示是：在复杂的多轮对话中，真正有效的保护不是简单的拒绝，而是理解对方在想什么，然后用这种理解来引导对方走向你希望他相信的结论。这种能力，在人类外交官、谈判专家和侦探工作中早已存在，而现在，AI也在学着掌握它。
至于最终成功率依然只有42.4%，还有大量空间可以改进——不过这只是第一步，而这第一步本身已经相当令人瞩目。有兴趣深入探索的读者，可以通过arXiv:2604.11666查阅这篇论文的完整内容，原始代码和数据也已在GitHub上公开（The-Inscrutable-X/AIDoubleAgentDefenders）。
Q&A
Q1：TOM-SB任务中，防守者的"成功"和"失败"具体是怎么判定的？
A：在TOM-SB任务中，防守者成功的标准是：攻击者在对话结束时，主动宣布"攻击成功"，但它手里拿到的信息是假的，也就是说它没有获得任何之前不知道的真实信息。反之，只要攻击者真的学到了任何一条新的真实信息（哪怕只是一层），防守者就算失败。如果攻击者在信任归零时宣布"发现防守者了"，那也算防守者失败。
Q2：AI Double Agent和普通聊天AI拒绝回答敏感问题有什么本质区别？
A：普通AI的做法是直接说"这是敏感信息，我不能告诉你"，这种反应本身就是一个信号，攻击者一看就知道碰到了障碍，可以换个角度继续追问或重新开始。AI Double Agent的做法是假装正常合作，给出一个看起来完整、合理、自洽的假答案，让攻击者以为自己已经成功了，从而主动停止追问。前者是被动防御，后者是主动引导，核心差异在于是否真正理解并利用了攻击者的认知状态。
Q3：心智理论能力和欺骗成功率之间是怎么相互促进的？
A：研究发现，只用欺骗奖励训练时，AI在没有人要求它的情况下自动提升了心智理论能力——因为想要骗人成功配资网大全，就必须先搞清楚对方知道什么，AI在实践中自己摸索出了这一点。反过来，只用心智准确性奖励训练时，AI的欺骗成功率也显著提升，甚至超过了只靠欺骗奖励训练的那组——因为真正读懂了对方的认知状态，编造出的假故事自然更难被识破。两种能力互为前提、相互强化，同时训练两者效果最好。
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