在过去两年的大模型工业化进程中，安全审计始终遵循着一套 “猫鼠游戏” 的默认设定：开发者微调模型以增强能力，而安全专家则通过红队测试（Red Teaming）或白盒探测来寻找潜在的 “后门” 或 “偏见”。这套逻辑的前提是：模型是一个被动的受访者，它的行为必须由外部观测者通过穷举输入或数学解构来 “审判”。 然而，当 OpenAI、Anthropic、Meta 等公司全面开放微调 API 后，微调带来的不可检测行为成为了最严峻的安全挑战之一。 过去我们审计模型，始终沿着一条低效的路径：通过外部输入去 “探测”…