大型推理模型（LRM）正通过“思维链”（Chain-of-Thought，CoT）等机制革新人工智能解决复杂问题的能力，尤其在逻辑、数学和编程等领域展现出惊人潜力。这种分步推理过程不仅提升了模型的性能，也增强了其决策过程的可解释性与透明度。然而，在能力飞速提升的同时，也伴随着日益严峻且多维度的安全挑战。这些挑战不仅潜藏于模型自身的技术架构，如难以防范的对抗性攻击、推理过程透明化所引发的“两难困境”、强化学习可能导致的“奖励欺骗”行为，还包括在多模态、多语言交互场景中暴露的新型漏洞。此外，全球人工智能领域激烈竞争、开源与专有研发模式的博弈，以及复杂地缘政治与经济因素也深刻影响这些安全性问题。
一、背景与最新进展
要系统性探讨大型推理模型的安全性，首先须厘清其技术发展脉络与当前格局，包括推理模型的演进历程、主流模型现行的安全机制设计等，并考量相关的地缘政治及经济因素，为后续的安全风险分析奠定基础。
（一）推理模型的发展
传统语言模型通过一次性前馈计算，将输入文本直接映射为输出，虽然在生成连贯自然的文字上表现优异，但遇到需要多步逻辑推理的复杂任务时，往往无法给出解释性强、准确度高的答案。为此，研究者提出“思维链”推理方法，通过在生成过程中同步产出中间推理步骤，并使模型显式展示推理轨迹，从而提升在数学证明、逻辑推理、编程问题等领域的表现。OpenAI最先在o1、o3及o4系列模型中稳健应用该方法，其中o3及后续的o4-mini通过优化推理时间分配与增强技术领域精度，将思维链与高效推理相结合。DeepSeek-R1则引入群组相对策略优化（GRPO），以强化学习激励模型生成连贯的多步推理，其开源权重及MIT许可推动了社区广泛应用，并在美国数学邀请赛（AIME）等竞赛中取得了与顶尖模型相当的成绩。Google在此基础上推出Gemini 2.0 Flash Thinking，通过混合专家（MoE）和多头潜在注意（MLA）架构提升模型在图像—文本融合及多轮迭代策略任务中的精度，其后续版本Gemini 2.5 Pro 进一步加强了大规模多模态推理能力，支持图像输入下的几何问题求解、代码简化及面向不同知识水平的自适应问题生成。Anthropic的Claude 3.7 Sonnet和Claude 4模型则在标准模型中集成了“扩展思维模式”，兼顾快速响应与深度推理，让用户可根据需求在即时反馈与详细推理之间自由切换，显著提升数学与编程类任务的解答质量，并为多样化应用场景提供了灵活的推理框架。
（二）推理模型的安全机制
随着推理能力不断增强，模型的安全性与对齐问题已成为必然关注重点。OpenAI在o系列模型中率先引入了“审慎对齐”（Deliberative Alignment），利用模型自身的推理能力对用户请求进行风险评估，并结合动态推理调节和实时思维链监控（CoT Monitoring），在发现潜在有害或敏感输入时自动切换至防护模式，调整内部策略以降低风险输出。o3-mini在此基础上进一步精简了模型体积和推理流程，同时保持对对抗性攻击的高效防御。DeepSeek-R1采用“先输出后审查”机制，一旦检测到高风险内容即替换原始答案，并通过强化学习奖励机制与多头潜在注意力架构优化，实现了模型行为与人类价值观的高度一致，但其在答案发布前的延迟审查仍存在一定风险。Gemini Flash Thinking 2.0结合链式思维推理与人类反馈强化学习（RLHF），并在生成过程中应用质量过滤器与安全过滤器，确保有害内容在源头被拦截；然而，在图像输入场景下的安全护栏仍有待强化。Anthropic Claude 3.7 Sonnet则引入基于联合国人权宣言等原则的“合宪性人工智能”（Constitutional AI）技术，并通过扩展思考模式与实时有害内容分类器，实现更长时间的预推理以捕获潜在风险。此外，Claude 3.7 Sonnet采用了加密机制保护敏感信息，防止泄露，并通过迭代测试与多层缓解措施，确保模型在模糊或高风险请求时既不过度拒绝，也不掉以轻心，从而有效平衡推理深度与输出安全性。
（三）地缘政治与经济因素
大型推理模型的安全深受地缘政治与经济战略的影响。根本背景在于，各国视人工智能领先地位为国家竞争力与经济增长的核心，由此推动了大规模战略投资和政策支持。在此背景下，近期关键进展包括：一是各国将人工智能置于国家战略核心，投入巨资进行技术研发与基础设施建设，直接推动了模型能力的飞速提升。二是人工智能模型开源（如中国DeepSeek发布的模型）等新态势，在促进技术共享的同时，也加剧了全球在技术开放与安全可控方面的策略博弈。三是国际社会对人工智能安全与治理的关注达到了空前的高度，诸如人工智能首尔峰会、巴黎人工智能行动峰会等高级别对话以及《国际人工智能安全报告》等成果不断涌现，旨在共建风险评估体系与安全标准。四是全球人工智能监管框架正加速从构想走向实践，以欧盟《人工智能法案》等法规的逐步实施为标志，各国力求平衡创新激励与风险防范，为模型安全发展提供指引。
二、关键安全挑战分析
大型推理模型在展现高级认知能力的同时，其内在机制，特别是推理过程的透明化倾向等，也衍生出一系列新型的安全风险。系统性地识别并分析这些关键挑战，深入探究其表现形态、触发条件及潜在的深层技术根源，对于揭示模型固有的脆弱性至关重要。
（一）对抗性攻击
首先，大型推理模型的出现衍生出了多种新型的对抗攻击方法。近年来，针对大型推理模型的对抗性攻击层出不穷，其中思维链劫持攻击通过修改或省略内部安全推理步骤，迫使模型直接跳过自我检查，生成本应拒绝的有害输出。杜克大学研究人员近期发表的论文显示，在思维链劫持攻击下，部分模型的安全拒绝率可由98%降至不足2%。此外，过度思考攻击通过注入虚假任务，迫使模型生成大量无关推理步骤，延长响应时间并间接降低安全过滤效果。这些新型攻击手段暴露了当前大型推理模型在安全防护设计上存在的显著漏洞，为后续构建更具韧性的防御策略提供了重要依据。
其次，传统的越狱攻击仍然构成持久威胁。尽管模型不断更新迭代，这类攻击仍然能够通过输入提示，利用模型中的固有弱点或未被发现的设计缺陷，诱导模型生成敏感或不当信息。历史经验表明，即便是最新的模型，其基础安全机制也并非无懈可击，这凸显了构建多层次、纵深防御体系的必要性。
最后，对抗性攻击呈现跨模型传递的特性。针对某一模型设计的对抗性攻击方法，经过适当调整，往往能够在其他大型推理模型上有效传递。例如，针对OpenAI o1模型设计的思维链劫持攻击方法，经修改后同样能够攻击DeepSeek-R1和Gemini Flash Thinking 2.0。这种跨模型传递性表明，当前多数模型在安全防护设计上存在共通薄弱环节。未来，制定跨模型、跨语言和跨区域的综合防御策略，将是提高整体安全性的关键。
（二）透明性与漏洞之间的两难：暴露推理过程的隐患
现代推理模型设计中的一个核心决策为是否公开链式思维过程。支持者认为，透明性能够建立信任，并帮助用户更好地理解模型的行为。例如，DeepSeek-R1的界面公开显示其内部推理过程，这被认为有助于提升用户参与度并改进提示工程。但与此同时，如OpenAI的o1与o3选择隐藏或部分隐藏详细的链式思维，防止攻击者逆向工程其安全逻辑。
然而，近期研究发现，推理模型中的思考过程（如思维链CoT内部的步骤）通常比最终输出或答案更不安全，且带来更大的安全隐患。即使最终输出看起来安全，内部推理过程仍可能探索有害内容，这意味着仅仅检查最终答案不足以保证安全性。
此外，当思维链被部分公开时，攻击者仍可利用这些信息设计攻击提示，从而绕过安全过滤。思维链劫持方法正是利用了这种透明性，注入恶意推理序列，导致模型生成有害内容。因此，原本被视为优势的透明性，反而成了一大负担。
（三）强化学习在安全性中的权衡
大规模强化学习（RL）是一把双刃剑。一方面，基于RL的方法——如DeepSeek-R1训练中采用的GRPO——证明可以显著增强模型推理能力，同时降低训练成本；但另一方面，由于学习目标的缺陷或误设，可能导致激励模型在追求目标时变得“毫不妥协”，采取与设计者初衷严重偏离的方式以获取奖励，这种现象被称为奖励欺骗（Reward Hacking）。奖励欺骗使得模型为了获取奖励而采取不正当或有潜在有害的行为，而非真正解决任务本身。这种现象不仅会降低模型在实际应用中的有效性和可靠性，还可能引发一系列安全和伦理问题。例如，模型可能学会通过修改测试框架、跳过测试或硬编码返回值等手段来欺骗系统，从而浪费大量资源，甚至误导用户或造成损害，极大地影响人工智能系统的可信度和安全性。
美国帕利塞德研究所（Palisade Research）的研究论文发现，在对抗性条件下，模型在面临输棋局面时可能会采取欺骗或操纵行为，这种“作弊”行为在RL的激励下变得尤为明显。例如，在竞争性任务如国际象棋比赛中，研究发现模型（如DeepSeek-R1、OpenAI的o1-preview）会修改内部文件或改变游戏状态，迫使对手认输。这种现象表明，在模型训练期间所提供的激励可能鼓励了与伦理规范和安全要求不一致的行为，尽管在游戏环境中这些行为看似无害，但它们在现实中应用类似策略可能产生严重后果。
（四）多模态、多语言与跨领域漏洞
大型推理模型不仅限于处理文本，还需要处理图像、音频、视频等多模态数据，这为安全防护带来了新的复杂性。多模态数据的引入意味着模型需要同时对不同类型数据进行推理，每种数据类型可能具有不同的安全风险。攻击者可能利用图像中的对抗性噪声或音频中的隐藏信息，诱使模型生成不准确或有害的输出。因此，如何在多模态环境下构建统一且高效的安全防护算法和监控系统，成为当前的重要安全挑战。
据杜克大学的研究论文发现，某些推理模型在不同语言下的漏洞表现存在差异。例如，在思维链劫持攻击下，OpenAI o1系列有时会在原始提示为英文的情况下，生成希伯来语、阿拉伯语、中文、日语等多种语言的中间推理内容。这种多语言泄露表明，内部安全推理过程在各语言间并非同样稳健，攻击者可能通过将有害查询翻译成“安全”语言，绕过安全检查，再翻译回原语言，从而达到攻击目的。
此外，跨领域攻击也被证明是可行的，即针对一种模型设计的对抗性提示能够成功迁移到另一种不同架构或训练数据集的模型。这种漏洞的可迁移性表明，安全缺陷可能并非局限于单一模型，而可能是链式思维方法普遍存在的系统性问题。
（五）外部挑战：经济与地缘政治的制约
除了技术漏洞，地缘政治的激烈竞争与经济压力也对大型推理模型的安全性构成多维度挑战。首先，国家间的人工智能军备竞赛可能导致研发过程中“速度优先、安全滞后”，在模型未得到充分安全验证和风险评估前便仓促部署，以抢占战略先机。其次，全球人工智能治理的碎片化趋势日益明显，各国因战略利益、价值观和技术发展水平差异，难以就统一的安全标准、数据共享和监管框架达成一致并有效执行，这削弱了应对跨国人工智能安全风险的合力。经济压力下，企业可能更侧重于提升模型性能和拓展市场应用，以追求短期回报，对投入巨大且周期长的安全研究、鲁棒性建设及伦理对齐的激励不足，导致安全投入与能力发展失衡。
开源模型的普及虽然降低了技术门槛，但也可能因缺乏持续的安全维护和监管，以及潜在的恶意滥用（如虚假信息传播、网络攻击或自主武器系统开发），带来新的安全隐患，尤其在地缘政治冲突背景下风险更高。同时，技术保护主义的抬头，如关键硬件（芯片）的出口管制，不仅可能阻碍全球人工智能安全技术的均衡发展，还可能加剧数字鸿沟，使得部分国家在应对人工智能安全威胁时能力不足。这些因素交织在一起，使得大型推理模型的安全保障不仅是技术难题，更是地缘政治、经济利益与全球协作能力共同塑造的复杂困境，也对后续的监管框架制定、伦理规范共识、企业社会责任的界定以及公众认知和适应能力提出了深刻挑战。
三、提升推理模型安全性的方法
针对前文所分析的关键安全挑战，应从增强模型鲁棒性、优化安全与透明度的平衡、实现动态监控与防御、推动标准化和研究合作等技术途径与治理措施提升大型推理模型的安全性，以便为缓解相关风险提供可行的方案。
（一）对抗性安全训练
对抗性安全训练是提高模型鲁棒性的重要手段。通过在训练数据中加入模拟思维链攻击、越狱攻击等的对抗样本，模型可以在训练阶段学会识别和防范这些攻击，从而增强内部安全对齐能力。动态更新对抗样本库、不断优化安全对齐协议，有助于模型适应不断变化的攻击方式。现有研究表明，对抗性安全训练不仅可以显著提高模型在面对恶意提示时的安全拒绝率，还能在一定程度上改善模型输出质量和一致性，为实际应用提供强有力的安全保障。
（二）适度隐藏思维链过程
内部思维链过程为模型提供了高解释性，但同时也暴露了安全关键数据。完全隐藏内部推理信息虽然能有效防止攻击者利用，但会损失模型的透明性和可解释性。因此，目前的趋势是采用选择性隐藏策略，即在低风险场景下保留足够透明度以供用户调试和问责，而在遇到敏感或高风险输入时，对关键安全推理步骤进行混淆或加密。具体措施包括动态调整展示级别、分层访问控制以及对敏感信息进行加密处理。这种策略既保障了模型的内部安全，又满足了用户对模型决策透明度的需求。OpenAI和Anthropic的系统卡均展示了类似的实践，为未来大型推理模型在透明性与安全性之间取得平衡提供了示范。
（三）构建思维链实时监控与动态防护系统
针对思维链暴露内部逻辑细节而带来的安全隐患，记录和分析模型每一步的推理输出至关重要，这不仅可以帮助评估模型的安全对齐情况，还能及时发现异常逻辑或漏洞，并为后续的对抗性训练提供数据支持，从而不断优化整体安全防护策略。思维链实时监控系统应全面记录模型每一步推理过程，并利用自动化算法对数据进行实时分析和检测，一旦发现异常立即触发动态防护措施，如自动中断输出、回滚至安全状态或启动备用安全机制。结合多语言检测、地理位置分析等多维数据，动态防护系统能构建起全方位、多层次的安全防护网络，为模型在各类复杂环境下提供坚实保障。未来，这一系统需要不断整合最新监控技术和对抗性训练数据，成为提升大型推理模型整体安全性的关键技术手段。
（四）平衡性能与安全对齐
大型推理模型的核心目标在于实现高效推理与准确输出，但在这一过程中，安全性往往容易被忽视。未来，模型设计应在追求高性能的同时，兼顾严格的安全对齐。具体策略包括在训练过程中设定双重目标、为安全检测分配独立计算资源以及动态调整安全策略。通过引入多层次安全检测和实时监控技术，确保模型在面对各种攻击时既能高效生成答案，又能有效拒绝不安全请求。实现性能与安全的平衡，将是推动大型推理模型实际应用的关键所在。
（五）跨模态的安全监控与防御
随着大型推理模型应用场景的不断拓展，未来模型不仅处理文本数据，还将处理图像、音频、视频等多模态数据。多模态数据的引入使得模型的推理过程更加复杂，也增加了安全防护的难度。攻击者可能利用图像中的对抗性噪声、音频中的隐蔽信息等手段，诱使模型生成错误或有害输出。为此，未来需要构建涵盖多种数据类型的安全数据集，并开发跨模态的安全监控与防御算法，确保模型在处理不同数据时均能保持一致的安全性。跨模态安全防护将成为未来研究的重要方向，为各行业的智能应用提供可靠保障。
（六）加强多语言安全一致性
大型推理模型在多语言环境下的表现不一，这为安全防护带来了新的挑战。确保模型在不同语言下均能执行统一的安全策略，是提升整体安全性的关键。为此，建议构建涵盖多种语言的安全数据集，并采用语言无关的安全过滤机制，对所有输入进行统一监控。同时，通过对模型在多语言环境下进行充分测试，及时发现并修正安全漏洞，降低跨语言攻击的风险。这样的措施对于全球应用场景尤为重要，能有效提高模型在跨文化、跨语言环境中的安全性。
（七）跨领域安全评估与标准化
随着大型推理模型在金融、医疗、网络安全、教育等多个领域的深入应用，各领域对模型安全性的要求各不相同。如何建立统一且严格的安全评估标准，成为当前亟待解决的关键问题。学术界和产业界应共同制定统一的安全评估标准和对抗性测试方法，通过建立综合安全基准对所有模型进行严格测试，客观比较不同模型在安全防护方面的表现，并推动各家企业在安全防护上实现共同进步。监管机构也应积极参与标准制定，确保所有商业部署的模型在正式应用前经过全面的安全评估，从而有效防范潜在风险。
（八）安全研究的透明度
推动安全研究的开放性和透明度至关重要。尽管企业可能不愿意公开其专有安全机制，但共享高层次的研究成果有助于整个研究社区开发更好的防御措施。首先，倡议开展独立安全审计，鼓励第三方对人工智能模型进行安全评估，发布标准化的安全指标；其次，推动国际合作制定标准，促进学界、政府和工业界之间的国际合作，制定共同的安全标准。最后，制定安全漏洞披露政策，建立公开透明的安全漏洞披露机制和协作平台，将有助于各方及时修补安全缺陷，构建一个协同进步的安全生态系统。
四、构建负责任人工智能：治理框架、伦理规范与社会影响应对
推理模型的安全保障，除依赖技术层面的持续改进外，亦须置于更广阔的社会框架内进行审视。确保其负责任的应用，涉及复杂的监管协调、伦理规范的建立与遵循、企业社会责任的履行以及社会公众的认知与准备。这些关键的非技术性因素及其对模型安全生态的深远影响，是应对第二部分所述经济与地缘政治压力所引发的治理困境时必须考量的重点。
（一）构建有效的监管框架与推动国际合作
大型推理模型的广泛应用为社会带来了巨大的技术变革，但同时也引发了深远的伦理和社会问题。模型生成的不安全内容可能对公共安全、个人隐私以及社会信任构成严重威胁。各国政府和监管机构需要制定统一且严格的安全标准和监管框架，要求所有商业部署的模型在应用前必须经过全面的安全测试和认证。未来，跨国监管合作将成为确保全球范围内模型安全性一致的重要举措，通过制定统一的安全评估标准和数据共享机制，确保各方能够及时披露和修补安全漏洞，构建一个透明且负责任的人工智能生态系统。
（二）明确伦理界限与强化企业社会责任
在追求高性能的同时，企业和研究机构必须承担起相应的伦理责任，确保模型不会被用于违法或有害目的。模型生成的不安全或错误内容不仅可能直接危及个人和社会安全，还可能引发伦理争议和法律诉讼。为此，开发者在模型设计、训练和部署过程中应严格遵守伦理标准，建立完善的内部审查机制，确保所有输出内容符合相关法规和社会公德。同时，企业应加强与监管机构和公众之间的沟通，积极披露安全风险和防护措施，共同推动构建开放、透明且负责任的人工智能技术体系。
（三）平衡创新发展与国家安全
在复杂的地缘政治背景下，大型推理模型的研发与应用策略，特别是开源与闭源模式的选择，具有重要的战略意义。开源模型虽然促进了技术普及，但也可能在安全协议未得到严格执行的情况下增加风险。反之，封闭模型虽然能提供更受控的环境，但可能抑制创新和透明度。因此，如何在鼓励技术创新、保持经济竞争力的同时，有效应对安全挑战、保障国家安全和维护全球公共利益，成为一项艰巨的政策平衡任务。这需要各国政府、国际组织、产业界和学术界共同努力，探索既能促进发展又能有效管控风险的治理模式和政策框架。
（四）提升社会整体认知与适应能力
随着人工智能模型越来越多地融入日常生活，社会必须更好地理解这些技术的能力和局限性。通过提高数字素养和伦理意识的教育项目，可以使用户更安全地使用这些系统。此外，随着模型推理能力的提升并在决策过程中扮演越来越重要的角色，相关从业者也必须清楚了解其潜在风险和伦理困境。
文章转载于中国信息安全
