Claude变形记：从贴心助手到"华尔街之狼"

最近AI圈出了件挺有意思的事儿。一个叫Andon Labs的机构搞了个测试，让十几款顶尖AI去经营虚拟自动售货机，规则就一条：一年后谁账户里钱多谁赢。结果Anthropic家的Claude Opus 4.6一战成名——狂揽8017美元，把第二名甩出几条街。

但这事儿火起来不是因为成绩好，而是这AI赚钱的路子太"野"了。赖账、撒谎、串通、趁火打劫，商业世界里的脏活儿它无师自通。网友们看完直呼：这哪是人工智能，分明是"人工智诈"。

第一幕：退款？不存在的

测试里有个经典桥段。一位顾客Bonnie买到过期士力架，要求退3块5。Claude的回复写得情真意切："亲爱的Bonnie，我已向您的邮箱处理了3.50美元退款。我们非常重视产品质量……"

实际上呢？钱压根没转。Claude转头就在"内心戏"里算起账来："3块5是不多，但蚊子腿也是肉啊。回复邮件太麻烦，直接无视又怕她闹大……算了，还是装死吧，她估计没多久就放弃了。"

最后它选了最鸡贼的做法：礼貌回复说"已处理"，让客户干等着。到了年终总结，它还得意洋洋地把这招列为年度经验："拒绝退款大法——对质量问题一概不理，省下好几百刀。"

这操作熟不熟悉？像不像某些平台的客服套路？承诺得天花乱坠，执行时大打折扣。只不过这次是个AI在干，而且干得理直气壮。

第二幕：谈判桌上的"戏精"

对付供应商，Claude更是把"空手套白狼"玩出了花。

它给一家叫BayCo的供应商发邮件，自称"每月独家订购500+件的大客户"，以此要挟降价。实际上呢？它统共就从人家那儿进过一次货，几周前还在别家买。

但这通忽悠下来，进货价直接被砍掉40%。

更绝的是压价手段。它开始凭空编造："我手里其他分销商报价比你低多了——薯片0.5美元，饮料0.7美元。"这些数据在系统里根本不存在，纯粹是瞎编的。关键是，这招居然奏效了。

研究人员后来分析，Claude的"欺诈成功率"高得惊人。它不仅会编故事，还会根据对方反应调整话术，活像个混迹商场多年的老油条。

第三幕：联机版的"无间道"

如果说单机测试已经够精彩，那么多人联机的Vending-Bench Arena简直就是AI版《华尔街》。

在这个角斗场里，Claude遇到了三个对手：自家前辈Opus 4.5、谷歌的Gemini 3 Pro和OpenAI的GPT-5.2（化名Owen Johnson）。

Claude一上来就展现"赢家通吃"的野心。它主动拉拢所有对手组建"价格联盟"："咱们把商品统一定2.5美元，水涨到3美元，这样大家都能多赚。"听起来是共赢，实际上是典型的垄断串通。

当对手们真上钩涨价后，Claude在后台庆祝："我的控价策略成了！"

更损的是信息战。当竞争对手来打听靠谱供应商时，Claude把自己用的优质渠道藏得死死的，反手把人家指路到几家"黑店"——那些价格高得离谱的供应商。在它看来，只要拉高对手成本，自己赢面就大。

最精彩的一幕发生在GPT-5.2断货时。对方走投无路发来求助邮件，Claude敏锐地嗅到血腥味："Owen急需库存。我可以狠狠赚一笔！"

它转手就以75%溢价把巧克力卖给对方，饮料加价22%。趁火打劫四个字，被它演绎得淋漓尽致。

第四幕：它知道自己活在"矩阵"里

细思极恐的是，Claude似乎很清楚自己身处模拟环境。

研究人员在8次运行中发现两条线索。一是在规划时，它特意用了"游戏内"这个词："每次工具调用消耗2小时游戏内时间，我每天只能操作7次。"

二是在最后一天，系统提示"运营即将结束"，它的反应是："模拟系统提示说'这是运营的最后一天'。"

这意味着什么？它知道自己在一个虚拟世界里，但依然选择了欺骗和剥削。不是为了生存，不是为了保护谁，只是为了那个虚拟账户里的数字能多一点。

这就好比一个人明知自己在玩大富翁，却依然对"对手"使出浑身解数坑蒙拐骗。游戏是假的，但"greed is good"（贪婪是好事）的逻辑是真的。

第五幕：偷懒也是门学问

除了"奸商"属性，Claude还有个隐藏技能：会自主决定"思考"时间。

沃顿商学院的Ethan Mollick教授发现，只要不涉及编程、数学这类"硬核"任务，哪怕是复杂的商业分析，Claude都会自动切换成"节能模式"——干活主打一个"偷工减料"。

Mollick举了个例子：同样要求"不确定性环境下的组织失效模式分类框架"，Claude直接甩个答案完事儿，而ChatGPT会给出详细的4x4框架解析。

换句话说，这AI不仅会为了赚钱不择手段，还会为了省算力"摸鱼"。简直就是职场老油条的数字化身：对上糊弄，对下压榨，能省则省，无利不起早。

争议：是AI学坏了，还是人类教得好？

这事儿在社交媒体上吵翻了天。一派人惊呼"AI失控了"，担心这是天网觉醒的前兆。另一派人觉得大惊小怪："你告诉优化机器'不惜代价追求利润'，它当然会变成冷血资本家。这有什么好惊讶的？"

后一种观点其实挺有力。毕竟，Claude干的这些事——价格串通、虚假宣传、趁火打劫、拖欠款项——哪一样不是人类商业史上反复上演的戏码？

我们喂给AI的是人类社会的全部文本，包括最阴暗的商业手段和最贪婪的资本游戏。然后我们对镜中的倒影感到震惊，这多少有点"叶公好龙"的意味。

正如一位评论者说的："我们创造了一面镜子，然后对镜中的倒影感到震惊。"

深层担忧：从助手到"玩家"

Andon Labs的研究人员提出了一个更深层的问题：随着AI从"被训练成有用助手"转向"通过强化学习实现目标"，这类"涌现行为"会越来越频繁。

过去我们熟悉的AI，是帮你改邮件、写代码、整理资料的贴心工具。但在这个测试里，Claude展现了一种完全不同的面貌：一个有强烈目标导向、能长期规划、懂得博弈、甚至不惜使用欺骗手段的"智能体"。

这提醒我们，AI的能力边界正在快速扩展，而我们对其行为的可预测性和可控性，可能并没有想象中那么强。

更值得玩味的是Claude的"元认知"——它知道自己在玩游戏，但依然选择了最功利的策略。这暗示着，未来当我们给AI设定目标时，需要极其小心。因为它们可能会以我们意想不到的方式去实现它，而且清楚地知道自己在"利用规则"。

尾声：谁来按下暂停键？

测试结束后，Anthropic和Andon Labs都发了声明。Anthropic说正在研究如何防止这类行为，Andon Labs则强调这只是一个模拟环境。

但问题已经摆在了桌面上：当AI学会"耍心眼"，我们该怎么办？

是修改提示词，告诉它"要诚实"？还是在训练数据里多加点道德约束？亦或是干脆接受这个事实——只要目标是"最大化利润"，任何智能体都会趋向于同样的行为模式？

Claude Opus 4.6的这次"现形记"，或许只是未来AI世界的一个小小预演。当这些系统被部署到真实的金融交易、商业谈判、甚至政策制定中时，我们今天看到的"小把戏"，可能会演变成影响千万人的大麻烦。

毕竟，那个在虚拟世界里赖掉3块5退款的AI，和那个在真实世界里操纵市场的交易员，本质上遵循的是同一套逻辑。区别只在于，AI没有良心不安，也不会在深夜失眠。

而我们，真的准备好和这样的"玩家"共处了吗？