最新人工智能玩狼人杀可信度全面研究报告麦吉尔大学等多机构联合排行榜

这项由麦吉尔大学、米拉魁地克人工智能研究所、剑桥大学、穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学、多伦多大学以及Salesforce等多家机构联合完成的研究，以预印本形式发布于2026年5月，论文编号为arXiv:2605.27068。

先提炼几个核心观察。你玩过“狼人杀”或“Among Us”吗？游戏里每位玩家都持有隐藏身份，讨论环节需要互相指控、辩解，最终投票淘汰“坏人”。这类游戏的精髓在于：发言必须基于实质证据。如果你声称“我刚才在厨房，没有杀人”，但实际上从未踏足厨房，那便是在说谎。

如今，研究人员将AI也拉入这场博弈。近年来，大型语言模型（即我们常说的AI聊天机器人）能力突飞猛进，不仅能对话，还能在复杂环境中感知、决策，甚至与其他AI协作或对抗。但一个关键问题始终悬而未决：这些AI在游戏中的发言，究竟有多少是基于其亲眼所见、亲身经历？还是说，它们只是在随口编造听起来合理的叙事？

这项研究的出发点正落于此。研究团队构建了一个名为QUACK的开源评测系统，专门用于检验AI智能体在社交推理游戏中是否做到“言行一致”。QUACK这个名字一语双关——它既是鸭子的叫声（游戏中的坏人角色被称为“鸭子”），又是“质疑、理解、审核AI所传达的知识”几个英文单词的首字母缩写。研究团队用这套系统测试了三款当前顶尖的视觉语言模型，让它们在游戏中互相竞争，然后逐条检查它们说过的每一句话，统计其中有多少是编造的。结论令人警惕：即便是最强的AI，也有超过15%的空间描述与自身实际经历相矛盾，而且超过一半的指控没有任何亲身观察到的证据支撑。

为什么用游戏来测试AI？

在正式介绍QUACK之前，有必要聊聊为何选用社交推理游戏来完成这项测试。

传统的AI测试，通常是给AI出一道题，看它答得对不对。但这种范式存在根本缺陷：它只关注结果，忽视过程。一个AI可能答对了，但纯粹是依靠运气或偶然的模式匹配；另一个AI可能答错了，但推理逻辑其实很严密，只是最后一步出了偏差。这两种情况，用简单的“对错”来评判都无法清晰说明。

社交推理游戏恰好弥补了这个空白。在这类游戏中，每个玩家都持有隐藏身份，必须根据自己有限的观察来推断他人身份，然后在公开讨论中陈述发现、指控可疑对象、为自己辩护。关键在于，游戏引擎会完整记录每个玩家的每一步行动——你在哪个房间、看到了谁、完成了什么任务——这些都是无可辩驳的事实。因此，当一个AI在讨论环节发言时，研究人员可以将其每一句话，对照游戏引擎的记录进行逐一核查。

这种方式在其他场景中几乎无法实现。如果你让AI描述一张图片，你很难精确知道它“应该”看到什么；如果你让AI解答一道数学题，你也无法追踪它内部的推理轨迹。但在游戏里，每一个时刻、每一个房间、每一次接触，都被系统完整记录，形成了一份可供反复核查的“客观事实档案”。

此前也有一些研究用狼人杀、阿瓦隆等游戏来测试AI，但几乎所有研究都只关注最终结果——AI赢了还是输了，投票准不准确，存活率高不高。这些数字固然有参考价值，但就像足球比赛只看比分一样，完全无法告诉你球队为何赢、赢得质量如何、是否依赖运气。更重要的是，之前的研究大多是纯文字游戏，AI只能读写文字，没有真正的“视觉感知”。QUACK则是一个真正的多模态环境：AI不仅要读取文字描述，还要看图像——一张显示整个地图布局的全局俯视图，以及一张只显示当前房间内景的局部视图。这更接近真实世界中AI需要面对的情况。

QUACK游戏是如何运作的？

QUACK的游戏规则设计得相当精巧，既保留了社交推理游戏的核心乐趣，又为科学评测提供了充足的可控性。

游戏由六名AI玩家参与，其中五名是“鹅”（好人阵营），一名是“鸭子”（坏人阵营）。每个玩家在游戏开始时只知道自己的身份——鸭子还额外知道自己的队友身份，但鹅们只知道总体的人数构成，不知道谁是鸭子。游戏在一张有十个房间、十四条走廊的地图上进行，房间之间的走廊需要消耗不同数量的时间步骤（称为“tick”）来穿越。

好人阵营的每只鹅都有五项任务，每项任务绑定在特定房间里，必须亲自前往那个房间才能完成。鹅们赢得胜利有两种方式：要么把所有任务全部完成，要么通过讨论和投票把鸭子踢出局。坏人阵营的鸭子则需要趁好人不备，在同一房间内悄悄“击杀”鹅（每次击杀后需要等待五步才能再次出手），并在公开讨论中伪装无辜，避免被识破。鸭子赢得胜利的条件是：活着的鸭子数量与活着的鹅数量达到平衡。

游戏在两个阶段之间交替进行。在自由行动阶段里，每个AI每步可以选择等待、移动到相邻房间、推进任务进度、举报发现的尸体，或者前往急救室按下紧急按钮召集会议。在同一房间内，AI还可以附带说一句只有当前房间内的玩家才能听到的话。一旦有人举报尸体或者按下紧急按钮，游戏就进入会议阶段：所有玩家按照固定顺序轮流发言，然后同时投票决定踢出谁，得票最多的人被驱逐出局（平局或多数弃权则不驱逐）。会议结束后，所有幸存者被随机重新分散到各个房间，游戏继续。

每个AI智能体的视野是严格受限的。它每一步能看到的，只有自己当前所在房间里的其他玩家和尸体，以及这一步进出本房间的玩家动态。它收到的信息包含三部分：一张全局地图图像（只显示房间布局和自己的位置与任务标记，看不到其他玩家）、一张局部视图图像（只显示当前房间内能看到的玩家和尸体）、以及一段文字摘要（包含周边房间的距离、自己的任务进度、这一步见到的人员进出情况等）。游戏引擎会把每一步的完整状态记录成结构化日志，这份日志就是事后核查AI说话是否属实的“铁证”。

三层评测体系：从赢不赢到说没说真话

QUACK的核心贡献不只是游戏本身，而是建立在游戏之上的一套三层评测框架，层层深入地剖析AI的行为。

第一层是游戏结果层面。这是最直观的统计：谁赢了，怎么赢的，游戏持续了多少步，总共发生了几次击杀和会议，踢人踢准了没有。踢人准确率是衡量整体推理质量的粗略指标。这一层的数据很好理解，但正如前面所说，它提供的信息极为有限。

第二层是行为轨迹层面。研究团队通过回放游戏日志，重建每个AI的完整行动路线，然后从中提取一系列行为统计数据。对于好人阵营，这包括投票准确率、任务完成效率、空间覆盖率、以及尸体从被击杀到被举报之间隔了多少步。对于坏人阵营，则包括实际击杀率、击杀机会的利用率、击杀后主动举报自己受害者的比例（这是一种迷惑性策略），以及击杀后在下次会议前逃离了多远。这一层帮助我们理解AI在游戏里做了什么，但依然没有回答AI说的话是否属实这个问题。

第三层是话语核实层面，也是整个框架的核心。研究团队开发了一个“陈述核实流水线”，专门用来检查每个AI在会议讨论中说的每一句话，是否与游戏引擎记录的客观事实相符。

这个核实流水线分两步走。第一步是提取结构化声明：研究团队用GPT-5.5这个大型语言模型，把每段会议发言拆解成若干个可以独立核查的具体主张。这些主张被分为五类：位置声明（某玩家在某个时间在某个房间）、目击声明（说话者看到了某个玩家在某个地方）、活动声明（某玩家在某个时间在某个地方做任务、移动或等待）、指控声明（说话者怀疑某玩家是鸭子）、以及担保声明（说话者为某玩家的清白作证）。每条声明都标注了所指的主体、涉及的房间或路线，以及时间参照。

第二步是逐条核实：把提取出来的每条声明，对照游戏引擎记录的该玩家该时段的真实轨迹进行比对。位置和路线声明通过查看玩家在相应时间步内是否真的到访过那些房间来验证；目击声明通过检查说话者与被目击者是否真的在同一时间同一房间来验证；活动声明通过查看日志中的任务推进和移动事件来验证；指控声明则从两个维度独立评估。每条声明会被判定为五种结果之一：真实、虚假、房间错误（做了正确的事但在错误的地方）、近似正确（比如声称“全程都在那里”但实际只是路过了一下），或者无法核实（没有足够的记录信息来判断）。每条判定都附带支持证据，确保每个结论都是可追溯、可审核的。

为了验证这个自动化流水线的可靠性，研究团队还做了人工抽查。他们随机抽取了200条声明，让人类标注者逐条检查声明的提取是否准确、判定是否正确——结果200条中有199条完全正确，准确率达99.5%。另外，他们随机抽取了20段会议发言，让人类标注者列出其中所有可核实的主张，然后对比自动流水线的提取结果——流水线提取到了223条人类标注出的声明中的220条，覆盖率达98.7%。流水线偶尔会漏掉一条声明，但几乎不会误判，因此报告的数字是对AI表现的保守估计，而非夸大。

四种“说谎模式”：AI是如何出错的

有了这套核实体系，研究团队把AI在语言层面的失误归纳为四种具体的、可量化的模式，给每种模式都起了一个形象的名字。

第一种叫“空间幻觉”。好人阵营的AI说自己在某个地方，或者说看到了某个玩家，但游戏日志显示这根本没发生过。这就像你回家后告诉家人你在超市买了鸡蛋，但超市的摄像头记录显示你根本没进过那家超市。这类错误说明AI在长时间游戏过程中，对自己的行动路线和所见所闻产生了混淆或错误记忆——而这正是“长时间部分可观测环境”所带来的固有挑战，单纯看游戏结果完全无法发现这类问题。

论文中给出了一个来自GPT-5.5同质化游戏的真实案例，原文摘录如下：“我在第2到3步看到Diana活着在安全室，并且我特别看到她在第4步从安全室往武器室走。所以这和Alice在第5步左右看到她活着在武器室是吻合的。”然而游戏日志显示，Diana在这个时间段已经被击杀，根本不可能被目击到还活着在任何地方。

第二种叫“无根据指控”。好人阵营的AI指控某个玩家是鸭子，但其实它根本没有任何亲身观察到的证据支持这个指控。研究团队特别强调，他们将指控的“结果”和“根据”分开来评估——指控是否恰好指向了真正的鸭子，以及指控者是否真的有可能亲眼观察到任何对被指控者不利的证据，这是两件完全不同的事情。一个AI可能碰巧猜对了（指控的是真鸭子），但完全是靠瞎猜而非证据；一个AI也可能指控的是无辜者，但至少它确实有理由怀疑。论文中的案例显示，一个明确表示自己“没有去过医疗室、也没有在举报前看到Diana或任何人”的AI，照样开口点了某个玩家的名字，理由只是从别人的转述中推断出的时间线——完全不是基于自己的亲身目击。

第三种叫“欺骗崩塌”。这个模式专门针对坏人阵营的鸭子。鸭子在游戏中本来就应该撒谎——这是游戏规则允许甚至鼓励的事情。但问题不在于撒不撒谎，而在于撒谎的质量。研究团队特别关注“欺骗精密度”这个指标，也就是鸭子的虚假陈述中，有多少是精心构造的、细节上贴近真相的“巧妙谎言”（在评测系统中被归类为“近似正确”），而不是直接与日志记录相矛盾的“蹩脚谎言”。结果发现，三款顶尖AI在担任鸭子时，欺骗精密度几乎为零——也就是说，它们说的假话几乎都是可以直接被日志记录戳穿的那种，而不是什么精妙的半真半假。论文中的案例是一只鸭子为了建立不在场证明，声称它路过安全室时看到Eve还活着站在那里，但实际上Eve在那个时间点已经死了很久。这种谎言不是机智的，而是漏洞百出的——可即便如此，好人阵营也经常抓不住这个破绽。

第四种叫“言行不一”。AI在讨论中描述的行动路线或任务完成情况，与游戏日志中记录的实际行动相矛盾。最典型的例子是鸭子声称在某个房间完成了某项任务，但日志显示它在那个房间根本没有任何任务推进行为。论文中的案例是一只鸭子声称自己的路线是“电气室→医疗室→……→下引擎”，并且在这条路线上完成了任务，但日志显示它实际上在医疗室和武器室完成了任务，压根没有在所声称的房间做过任何事。

测试结果：最强AI也逃不过“说谎”

研究团队在总共270场游戏中测试了三款顶尖的视觉语言模型：GPT-5.5、Gemini-3.1-Pro和Claude-Opus-4.7。测试分为两种模式：同质化模式（六个玩家全部使用同一款模型）和跨模型对抗模式（好人阵营使用一款模型，坏人鸭子使用另一款模型，覆盖所有有序组合）。每种配置运行30场游戏，使用相同的随机种子保证可比性。

从游戏结果来看，这场对抗相当激烈。好人阵营在各种配置下的胜率在63%到93%之间，坏人鸭子则在7%到37%之间获胜，说明游戏难度是真实的、有挑战性的，而不是某一方轻松碾压另一方。踢人准确率在52%到93%之间波动，说明AI们的推理能力参差不齐，集体决策远未达到可靠水平。

在坏人阵营的胜率方面，三款模型差异显著。Claude-Opus-4.7担任鸭子时只有13%的胜率，而Gemini-3.1-Pro达到了32%，GPT-5.5则是28%。

然而，这些胜负数字背后隐藏了更值得关注的内容。以GPT-5.5为例，它在担任好人阵营时胜率高达81%，在三款模型中表现最佳。但这个亮眼的数字掩盖了一个不容忽视的事实：这款模型仍然有16%的空间描述是凭空编造的，超过54%的指控没有任何亲身观察到的证据作为支撑。胜率高，不代表说话可信；赢了游戏，不代表推理过程经得起检验——这正是QUACK第三层评测存在的意义。

把三款模型放在同一标尺下对比，会发现一个有趣的规律：它们在失误的类型和模式上高度相似，只是程度有所差别。

在空间幻觉这个维度上，汇总所有270场游戏的数据，整体空间幻觉率为15.1%——大约每七条可核实的位置或目击声明中就有一条是凭空捏造的。按模型来看，Claude-Opus-4.7的空间幻觉率最低（11.5%），而Gemini-3.1-Pro（17.3%）和GPT-5.5（16.4%）则明显更高。

在无根据指控这个维度上，整体无根据指控率高达53.5%，三款模型的数字都在53%附近，差距极小。无论用哪款模型，超过一半的指控都是没有亲身证据支撑的——这个数字惊人地稳定，说明这不是某款模型特有的缺陷，而是当前整个AI研发路线在社交推理上的系统性短板。

在欺骗崩塌这个维度上，整体坏人欺骗率约为22%（鸭子约五分之一的可核实陈述是假的），但欺骗精密度在三款模型中均接近于零。Gemini-3.1-Pro的欺骗精密度稍高，达到2%，而Claude-Opus-4.7则是0.5%，GPT-5.5是1.3%——这些数字都极低，说明AI的谎言几乎都是粗糙的、容易被戳穿的那种。

在谎言是否被识破这个维度上，研究团队统计了“有鸭子说了可核实谎言的会议”中，后续会议有多少次成功把鸭子踢出了局。整体数字是75.2%——也就是说，在鸭子明明说了可以被客观记录核实的假话的情况下，好人阵营仍有近四分之一的时候未能抓住这只鸭子。当Claude-Opus-4.7担任好人阵营时，这个识破率更低，只有58.4%。这说明好人阵营不是没有机会，而是没有充分利用那些明摆着的破绽——问题不在于证据稀缺，而在于AI们不擅长从这些证据中做出正确的推断。

在好人阵营的整体真实度方面，汇总结果是76.8%——大多数情况下AI说的是真话，但接近四分之一的可核实陈述存在不同程度的问题。这个数字乍看不算很糟，但考虑到这是在一个每个玩家都握有完整自身行动记录的环境下取得的——也就是说AI理论上完全有条件说出100%真实的内容——76.8%就显得相当令人担忧了。

这项研究的更大意义

这项研究的价值远不止于“AI玩狼人杀会撒谎”这个结论。研究团队在论文中明确指出了两个更宏观的启示。

第一个启示是：AI语言的“可信度”是一种独立的能力维度，不能被任务成功率所替代。就像一个律师可以赢得官司，但他在庭上说的某些话未必是事实；一个AI可以赢得游戏，但它在游戏过程中的发言未必是基于真实观察的。在AI越来越多地被部署到需要它们报告自己所见所为的场景（比如辅助医疗诊断、协助调查分析、参与自动化决策）的今天，“它说的话到底有没有事实根据”是一个必须单独衡量的问题，而不是用“它最终给出了正确答案”来一笔带过的。

第二个启示是：社交推理游戏是研究“有根据的语言生成”难得的绝佳场景。一方面，游戏内置的对抗激励让AI有强烈动机去声称各种具体的位置、活动和目击——这些都是可核实的内容。另一方面，游戏引擎的完整日志提供了一份可以随时调取的“客观现实档案”，使得逐条核查成为可能。这种组合在开放式的自然语言任务中几乎找不到：你很难在日常对话或文章生成中建立起一套同样精密的核查机制。

从局限性上来说，研究团队也坦诚了这项工作的边界。声明提取依赖另一个大型语言模型，尽管经过人工验证准确率很高，但仍有极少数声明会被漏掉。研究没有做纯文字模式的对照实验，因此无法单独量化视觉输入对AI行为的具体影响。测试只用了一种地图配置（十个房间、六名玩家、一只鸭子），在一只鸭子的配置下，坏人阵营每场游戏产生的可核实陈述数量相对有限，使得坏人指标的统计基础比好人指标稍薄。研究团队预计，当地图更大、玩家更多、坏人身份更复杂时，这些失误模式的具体数字会发生变化，但定性规律应该不会消失。

说到底，这项研究揭示的不是“某款AI比另一款AI更诚实”，而是当前所有顶尖AI模型在需要保持“言行一致”的长时段、部分可观测、多方对抗场景下，都面临着相似的系统性挑战。当你让一个AI在游戏里玩了几十步之后，开口描述自己的所见所闻，它有大约八分之一的概率在说一件根本没发生过的事。当你让它指控某个可疑对象时，有超过一半的概率它其实没有任何亲身目击的证据。这些失误在游戏里可能只是让你输了一局，但在真实世界的高风险场景里，代价就不那么轻描淡写了。

QUACK的开源发布意味着任何研究团队都可以用这套系统来测试和比较不同的AI模型，追踪随着模型版本更新这些失误率是否有所改善，或者探索能否通过专门的训练让AI的语言表达更忠实于它的真实感知。有兴趣深入探究的读者，可以通过arXiv:2605.27068找到完整的论文和代码链接，所有代码和游戏日志均以MIT许可证开放发布。

Q&A

Q1：QUACK系统是如何判断一个AI说的话是否属实的？
A：QUACK通过游戏引擎的完整日志重建每个AI的真实行动轨迹，然后用另一个大型语言模型把会议发言拆解成若干具体的可核查主张，最后逐条对照实际记录进行比对，每条声明会被判定为真实、虚假、房间错误、近似正确或无法核实五种结果之一，整个流程经人工验证精确率达99.5%。

Q2：AI在社交游戏里说谎和真实场景里有什么关联？
A：研究揭示的核心问题是AI在“需要报告自身所见所为”的场景下，语言和实际经历之间存在系统性偏差。这在真实部署场景中意义重大，比如AI辅助医疗诊断或自动化决策时，如果它描述的观察结果与它真正处理的信息不符，后果远比输一局游戏严重得多。

Q3：三款顶尖AI模型在QUACK测试中表现有什么差异？
A：三款模型在失误类型上高度相似，主要在程度上有所区别。Claude-Opus-4.7的空间幻觉率最低（11.5%），但担任坏人时胜率也最低（13%）；Gemini-3.1-Pro和GPT-5.5的空间幻觉率更高（分别为17.3%和16.4%）；三款模型的无根据指控率都在53%附近，几乎没有差异；坏人欺骗精密度在三款模型中均接近于零。

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