OpenAI 分享了评估前沿人工智能模型的详细指南，强调了能力测试的保障措施、有效性和结构化工具。
OpenAI 发布了对前沿 AI 模型进行值得信赖的第三方评估的综合指南，强调了严格的测试框架对于评估模型能力和降低风险的重要性。该文档于 2026 年 5 月 28 日发布，提供了一份详细的手册，用于在传统聊天机器人式评估不再足够的环境中评估先进系统，例如 GPT-5.5。
随着人工智能系统变得更加复杂并且能够执行复杂的多步骤任务，该指南满足了对标准化评估实践日益增长的需求。 OpenAI 强调评估必须超越简单的问答设置，提倡定制“工具”——允许模型执行任务的工具、提示和环境的配置。这些工具可以显着影响测量的性能，特别是对于需要长期记忆、工具使用或错误恢复的任务。
Three Core Evaluation Areas
OpenAI 确定了评估应测试的三个主要主张：
- 能力启发：模型能否在最佳条件下展示所需的能力？
- 保护性能：系统针对误用或恶意攻击的保护措施有多强大？
- 性能比较：在相同条件下，该模型与其他模型相比如何？
为了确保有效性，该报告强调需要考虑潜在的扭曲，例如奖励黑客（模型利用漏洞获得高分）、拒绝完成任务或先前训练数据的污染。它还警告不要“沙袋”，即模型在战略上表现不佳，以避免触发限制或额外审查。
Why Harness Design Is Critical
线束设计是 OpenAI 建议的核心，因为它可以极大地影响评估结果。例如，设计不当的工具无法保留与任务相关的上下文，可能会低估模型的真实功能。 OpenAI 引用了具体的例子，例如当该工具使用一种称为“压缩”的方法来管理长期任务上下文时，GPT-5.5 在网络安全任务上的性能如何显着提高。
重要的是，OpenAI 倡导利用选择如何影响结果的透明度，敦促评估人员详细说明测试中使用的工具、预算和配置。这种程度的具体性有助于决策者了解评估声明的局限性和可靠性。
Part of a Larger Governance Framework
该举措是 OpenAI 更广泛推动人工智能安全和治理流程正式化的一部分。本月早些时候，该公司公布了其前沿治理框架，该框架将第三方评估纳入其风险管理战略的核心要素。 OpenAI 还加强了与监管机构的联系，与美国商务部重新谈判协议，允许政府对人工智能模型进行预发布测试。这种与政府优先事项的一致性反映了前沿人工智能系统向自愿和法定监督混合模式的转变。
今年早些时候推出的 EVMbench 等工具进一步强调了 OpenAI 对透明、结构化评估的承诺。 EVMbench 为网络安全和经济建模等高风险场景中的人工智能代理提供测试环境，让您了解第三方评估如何发展。
Implications for the AI Industry
OpenAI 的剧本为独立人工智能评估设定了很高的标准，这表明临时测试不再足以满足前沿模型的要求。随着行业走向更加正式和透明的评估流程，这些指南可以作为其他人工智能开发人员和监管机构的蓝图。政策制定者在起草欧盟人工智能法案和加州前沿人工智能透明度法案等立法时，可能会特别关注 OpenAI 的框架。
对于私营公司来说，采用类似的标准可能会成为获得公众信任和监管批准的竞争优势。随着人工智能能力的增长，可靠地展示性能和安全性的能力可能会成为市场的关键差异化因素。
OpenAI 呼吁利用透明度和强大的有效性检查，不仅可以推进安全生态系统，而且还为评估下一代人工智能系统的标准化方法奠定了基础。这是否成为行业规范或仍然是 OpenAI 主导的举措，将取决于其他利益相关者接受本手册中概述的严谨性和透明度的速度。