OpenAI 在其官网发布文章《Our framework for reporting model misalignment》，介绍其针对"模型失准"（model misalignment）的报告框架。该内容被归类为公司动态。
在 AI 领域，模型失准一般指模型的实际行为偏离设计者或使用者的预期目标。随着模型能力提升并进入更多实际场景，如何识别、记录并对外说明这类问题，逐渐成为模型开发与部署流程中的一环。缺乏统一口径时，外部很难判断某一具体问题是个别案例还是普遍现象，也难以比较不同模型、不同版本之间的差异。
从这个角度看，一个明确的报告框架的意义在于把相关流程标准化，通常意味着回答几个基础问题：什么情况需要报告、由谁负责评估、以何种方式对外说明。这既关系到开发团队内部的沟通效率，也影响研究者、企业用户与公众对模型行为的理解。
需要说明的是，本次公开的信息仅为一篇框架性文章，其具体条款、适用范围与执行细节需以原文为准。
对从事模型评估、安全测试与合规工作的团队而言，这类文档值得留意：它反映的是头部厂商在信息披露上的口径选择。如果类似做法被同行跟进，可能会影响后续模型发布时的信息披露惯例，也会让"模型行为偏离预期"从个别事件讨论，转向更成体系的记录与对外沟通机制。
原文链接：https://openai.com/index/model-misalignment-reporting-framework