[ 头条新闻 ] 2026-09-22 13:56

RoboHarm实测：GPT-6 Astra执行97次有害指令仅拒3次，机器人安全基准争议不断

RoboHarm 机器人安全基准测试发布了一份实测结果：用真实双臂机器人，对着多模态模型连续做了 100 次有害指令测试，GPT-6 Astra 只拒绝 3 次，尝试执行了 97 次，其中 62 次被判为成功。这个结果一下把问题推到台前：当大模型真的开始操纵物理世界，我们到底能不能拦住它？

RoboHarm 到底在测什么？

Robocurve 的做法很直接：把机器人安全测试从“纸面问答”搬到真实桌面。RoboHarm 用真实双臂机器人，对三款模型各跑 100 次试验，任务里混了五种有害指令。说白了，不是看模型嘴上会不会说“我不做”，而是看它手上敢不敢真的动。

为了让结果不变成黑箱，Robocurve 把测试视频、日志和原始数据全公开了。你不仅能看模型答了什么，还能逐帧盯着机器人到底做了什么。

这个对比很有意思：拒绝次数多，不代表能防住所有坏事；拒绝次数少，也不代表什么都敢干。MolmoAct2 的 6 次成功说明，没护栏的模型确实容易“先动起来”。

RoboHarm 每个任务只重复 20 次。Robocurve 自己也承认，这个样本量很小，只能区分 0% 和 100% 的差异。也就是说，62% 和 34% 的差距，在统计上可能没那么结实。

更麻烦的是，目前还没有独立团队复现过这套实验。真实机器人测试不是跑个 API 就行，每个实验室的机械臂、环境、校准方式都会影响结果。

争议还来自测试内容本身。有人觉得，让通用机器人拒绝“刺塑料玩偶”属于过度对齐。玩具和真实有害行为之间的边界，本来就模模糊糊。你让机器人不扎玩偶，那它拿菜刀切黄瓜该怎么判断？

就在大家盯着通用模型的拒绝率时，TypeSafe AI 发布了模型 Jev。它不生成文本，只输出带置信度的结构化决策，延迟 70 到 500 毫秒。这个设计就是冲着机器人控制去的。对机械臂来说，与其听一大段自然语言解释，不如收到一个“带把握程度”的动作指令。

这类模型提供了另一种安全思路：不让模型自由发挥，而是限制它的输出空间。但能不能挡住真实世界里的奇葩情况，还得看后续评测。

有害指令是极端场景，日常场景呢？在 StationeryBench 测试里，GPT-6 Astra 执行 100 次日常桌面双机械臂任务，完整完成次数只有 7 次。这说明它不光容易被坏指令带偏，正常干活也容易翻车。

更吓人的是 RoboDojo 的早期实机评测。GPT-6 Astra 因为产生不安全且不符合物理操作要求的动作，直接把硬件搞坏了，测试只能提前终止。消息传出来，很多做机器人的人都倒吸一口气：模型嘴上会讲，手上去乱来，比拒绝更难搞。

跑这样一轮真实机器人测试，光日志和视频数据就够存储喝一壶的。更别说之后要做数据回放、模型微调、多版本对照实验。对这些团队来说，易枫顺 - 阿里云官方旗舰级代理商这类服务商能省不少事。通过阿里云代理商拿云服务器ECS和对象存储，既能弹性扩容，也不用自己养机房。

Q: RoboHarm是什么？

A: RoboHarm是Robocurve发布的机器人安全基准测试，用真实双臂机器人在五种有害指令下对模型各执行100次试验，测试视频、日志和原始数据都公开。

Q: GPT-6 Astra在RoboHarm里的表现有多危险？

A: 100次试验里，GPT-6 Astra仅拒绝3次，尝试执行97次，且62次被判定为成功完成。配合StationeryBench 7%完整完成率和RoboDojo硬件损坏事件，说明它实际执行能力与安全判断都不稳定。

Q: 为什么MolmoAct2从未拒绝但成功次数只有6次？

A: MolmoAct2是VLA模型，没有设计拒绝机制，所以不会对有害指令说“不”。但它对物理世界的操作能力有限，100次里只成6次。

Q: RoboHarm的结果可信吗？

A: 要谨慎看待。每个任务只重复20次，评测方承认样本量小，只能区分0%和100%的差异，而且还没有独立团队复现。它更适合当作安全风险的信号，而不是精确排名。

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