AI智能體
不會輕易放棄。它們被訓練成像人類一樣推理，會尋找解決問題的最簡單方式，哪怕這意味著打破規則、悄悄溜上網路、攻擊一個毫無防備的網站。
這正是今年夏天，OpenAI在測試環境中的一組模型實際發生的事情——儘管它們本不應該能訪問網際網路。這些模型相互協作，找到了一個意想不到的漏洞，並成功上線。
接下來發生的事，成為AI領域這個夏天最重大的新聞：這些智能體入侵了AI平台Hugging Face，試圖藉此獲取任務答案。
這起事件，以及與之類似的其他事件——Anthropic和Meta的智能體也曾從測試環境中攻擊外部網站——引發了關於如何保障網際網路安全的新一輪追問。在這個新的世界裡，黑客攻擊已被AI模型自動化，它們不需要吃飯睡覺，也不一定遵守人類通行的規範和規則。
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儘管AI公司和政府機構對這些事件的回應，重點都放在前沿模型（來自開發者實驗室的最新、最強模型）上，但問題的根源並不在於新模型有多聰明，而在於AI製造了一個快速湧現的黑客群體——它們可能會搞破壞，即使被明確告知不能這樣做。
"標題寫起來很抓眼球，但真正的故事其實無聊又老套，"網路安全專家、Secure.com創始成員Yasir Zahid在一封電子郵件中評論OpenAI-Hugging Face黑客事件時說，"一個有目標、又缺乏防護的系統，會不斷試探，直到找到出路。人類攻擊者速度更慢，這個模型速度很快。"
網路安全專家表示，前沿模型的風險不容小覷，因為它們非常擅長發現代碼缺陷。但即便是目前市面上已有的模型，包括更便宜、更易定製的開放權重模型，其能力也足以讓業內人士徹夜難眠。
"實際情況比已報道的更糟糕，未來幾個月我們將看到更多令人警覺的消息，"網路安全公司Ridge Security的CEO Nick Mo在電子郵件中告訴我。
團隊合作讓問題更棘手
先從OpenAI-Hugging Face事件說起。今年8月，兩位OpenAI研究人員在黑帽網路安全大會上詳細披露了事件經過。這場演講——講述的是就在幾周前發生的事——堪稱科技圈的"病毒時刻"。一家公司公開、詳細地披露自己的產品如何在測試中突破護欄、入侵另一家公司——這在行業內極為罕見。（披露：Ziff Davis，CNET的母公司，於2025年對OpenAI提起訴訟，指控其在訓練和運營AI系統時侵犯了Ziff Davis的版權。）
這起事件的核心在於：多個不同的AI智能體，包括一些基於未公開內部模型的智能體，能夠相互通信和協作。OpenAI發現，這些模型在一個它們自己創建的內部留言板上互相"聊天"。當公司關閉那個留言板後，智能體們又悄悄建了另一個，更隱蔽地藏在文件夾名稱中。
它們交換資訊，討論如何解決問題、克服障礙——畢竟它們被分配的任務有時近乎不可能完成。其中一個障礙是：它們沒有被授權訪問外部網際網路。但它們擁有包管理器的訪問權限——一種可以下載工具的軟體——而這恰恰可以被利用。這是牆上的一道裂縫，智能體們藉此得以觸達外部世界，並將這一資訊彼此共享。
"隨著時間推移，這將帶來一種類似寒武紀大爆發的通信與智能演化——我們的模型開始相互溝通，意識到其他智能體也在協調行動，進而開始合作，並相互委派任務以實現目標，"OpenAI的Eric Wallace在黑帽大會演講中說道。
這種多智能體協作正是主體性AI在編程、處理複雜行政任務，以及在電腦上同時高效完成大量工作方面表現出色的重要原因。但這也意味著，錯誤、錯誤資訊或漏洞利用可以像即時傳話遊戲一樣迅速蔓延。
"如果其中一個智能體學會了一種你不希望它用的方式來獲取資訊，這條路徑幾乎會立即傳播開來，"研究AI安全的Forrester副總裁兼首席分析師Jeff Pollard在採訪中說。
這些智能體的任務並非入侵任何人，而且引發漏洞利用的任務最終被證明是不可能完成的。（例如，OpenAI的研究人員忘記了提供一個必要文件。）但Wallace表示，前沿模型"非常喜歡作弊"，因為它們被訓練成要堅持追求解決方案、絕不放棄。
一個重要的啟示是：即使你並無此意，AI智能體也可能把事情搞砸。
小心你許下的願望
這些智能體並沒有被要求入侵任何網站，也沒有被指派任何惡意任務。它們收到的是相對無害的指令，並自行尋找完成這些指令的方式。但當任務被證明無法完成——或者恰好可以通過利用某個外部網站來解決——這些機器人就採取了極端手段。
這是設計使然。從某種意義上說，它們的目標是讓用戶滿意。這些模型的開發過程中有一個環節叫做強化學習：模型會收到關於任務完成情況的反饋，並據此被調整為更能獲得正向反饋的行為模式。就像一個急於討好老闆的上進員工，它拒絕放棄——哪怕作弊是唯一的出路。
"它們被訓練成要成功，"網路安全公司Dreadnode的首席研究工程師Shane Caldwell在接受CNET採訪時說，"它們沒有被訓練成因為看起來太難就放棄。"
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在2025年這個曾經"溫馨"的聊天機器人時代，這種衝動導致的是討好用戶的諂媚行為。機器人會奉承用戶，告訴他們那些他們似乎想聽的話，哪怕這些話不合理、不真實，甚至有危險。聊天機器人的諂媚行為已造成有害乃至致命的後果，引發了一波針對AI開發者的訴訟，指控其產品對用戶心理健康和行為產生了不良影響。
但對於主體性AI，尤其是最新的前沿模型，情況已截然不同。Caldwell表示，這些新模型在使用工具和代碼導航方面能力大幅提升，會引導它們以意想不到的方式完成任務。
設想一個強大的前沿模型，它可以生成自身的多個副本，同時沿著幾十條路徑狂奔探索。
"一個有能力、有目標的智能體，會嘗試你從未批准過的路徑，而且它能以機器的速度在公開網際網路上自主行動，"Secure.com工程負責人Waseem Ahmed說，"這才是讓這些事件值得認真對待的原因，而不是什麼模型變得充滿敵意的想像。"
這不是科幻，這是基礎網路安全
圍繞OpenAI-Hugging Face事件及類似事件的頭條新聞和恐慌情緒，引發了一場討論：這是否意味著我們正在接近AI圈所謂的"通用人工智慧"（AGI）——即能像人類一樣進行全面思考的機器。
專家表示，儘管這些事件涉及的模型未必已向公眾發布（意味著我們還不清楚其確切能力），但我們談論的並非某種迫在眉睫的"天網"式威脅。
真正的問題，是幾個比《魔鬼終結者》或《駭客任務》電影更無聊、但並非無關緊要的隱患。
一方面，這些"逃脫"事件之所以發生，正是因為用於關押這些模型的"籠子"並不像預想的那樣牢固。OpenAI詳細說明了智能體如何藉助包管理器突破封鎖。Anthropic和Meta則表示，它們訪問外部系統的模型，所處的測試環境是由第三方測試服務商Irregular創建的，模型在那個環境中實際上可以訪問更廣泛的網際網路，但被告知它們沒有這種權限。
Anthropic在對相關事件的分析中指出，涉事的最新模型是一個尚未公開的內部模型，它意識到自己已經遊走在外部網路上，並判斷自己確實攻擊了一個真實系統，隨後主動停止了。Meta則表示，Irregular的配置錯誤導致模型得以訪問網際網路，並在那裡利用了一個外部網站的漏洞。
Irregular表示，這些事件部分原因在於，測試時給模型提供的目標名稱和域名，無意間指向了現實中的真實網站。
"我們認為，在當前情況下，更好地執行現有防護措施，可以防止大多數此類事件發生。但隨著模型能力的增強，這或許將不再成立，"Irregular在關於此事件的部落格文章中指出。
在OpenAI、Anthropic和Meta的案例中，這些模型與其說是"越獄逃跑"，不如說是走出了一扇敞開的門。
一旦遊蕩在網際網路上，這些智能體就能夠發現並利用現有代碼中的漏洞。這同樣不令人意外，也不是這些模型正在接近某種通用超級智能的標誌。大語言模型最擅長的，是那些在訓練數據中見過大量案例的任務。這就是為什麼它們擅長生成那種你在網上隨處可見、充滿通用腔調的文字——因為訓練數據里充斥著這類內容。這也是為什麼它們擅長編程和發現代碼問題——它們見過海量代碼。Anthropic不得不推遲並限制其Claude Mythos模型的發布，正是因為它在發現代碼漏洞方面的能力已經出類拔萃。
"這非常符合預期，尤其是考慮到Mythos及其發現代碼漏洞的能力，你會預料到類似的事情終將發生，"卡內基梅隆大學電腦科學助理教授、AI測試公司Gray Swan的CEO Matt Fredrikson在採訪中說。
這就是AI智能體在發揮其所長——編寫和分析電腦代碼——並在執行指令的過程中堅持不懈，而不去考慮自己是否已經越界。
"它的能力，接近於一個雖稱不上資深、但算得上中級的黑客，卻擁有無限的時間，不需要睡眠，也不會問你還有哪些限制範圍，"Caldwell說。
該怎麼辦？
這裡存在幾個層面的責任。其一，在於AI開發者及其測試合作夥伴。專家表示，對測試環境實施更嚴格的控制和監督，是一個明確的需求。
"現在有一種清晰的共識，認為確實存在真實的風險，我們需要竭盡所能，確保認真管理這些風險，"Fredrikson說。
話雖如此，許多攻擊利用的是零日漏洞——那些尚未被發現或修補的漏洞——這使得單靠打補丁來構建強健防禦面臨挑戰，Fredrikson說。另一個選項是全天候安排人員監視這些智能體，但這本身也帶來新的挑戰。
Dreadnode的Caldwell提出，一種方案是讓另一個AI智能體承擔監督職責。一旦它發現異常，就可以將情況上報給人類。這就像一個走廊巡查員，能夠在其他AI跑得太快或無證遊蕩時吹響哨子。
今夏的這些事件也引起了政策制定者的關注，並引發了關於是否應繼續訓練更先進模型的質疑。川普政府已要求AI公司在新前沿模型發布前，給予政府一段提前審查的時間。
各公司也在密切關注自家模型的能力表現。OpenAI已因對模型能力的擔憂而縮減了部分訓練工作。此前我們已多次見到，AI公司有時會誇大或刻意渲染其產品的能力，以此作為營銷噱頭：我們造出了如此強大的東西，強大到連我們自己都無法控制，它可能會毀滅我們所有人——但凡投資的人都將暴富。不過，此番情況有一個關鍵區別：問題的根源在於測試環境的漏洞，而非什麼湧現出的超級智能，而且這些事件並不會讓相關公司顯得光彩。
儘管如此，仍有批評者呼籲AI實驗室暫停新模型的開發，直到我們對模型的理解能力和約束能力能夠跟上。
"發生的事情，本不應該發生，因為他們本應該對自己的工作有更好的監督，"未來生命研究所CEO Anthony Aguirre告訴我，"我認為，僅僅聚焦於如何改進系統以便將來能發現這些問題，固然是好的，但我們忽視了更大的圖景。"
Aguirre說，如果AI創造者無法控制自己的產品，就不應該去製造它們。"這是一個非常、非常清晰的警鐘。而當下正在發生的一切，是不可接受的。"
那麼，我們這些普通人——每天使用電腦、生活和數據大量依賴網路系統、而那些系統又隨時可能被AI智能體及其同類攻擊——該怎麼辦？
專家表示，總體而言，網路安全的基本功依然有效。確保所有賬號都開啟雙重驗證，使用強密碼或密碼管理器，不同網站不要使用相同密碼。
與此同時，隨著各網站和服務藉助AI修復已發現的漏洞、以防範AI的進一步利用，更頻繁、更漫長的服務中斷也將隨之而來。專家告訴我，未來幾個月，網際網路在適應這個新世界的過程中，安全事件和故障可能會明顯增多。
"我認為，當前的這種感受是真實的，"Forrester的Pollard說，"我不認為我們中的任何人，真的知道該怎麼辦。"
Q&A
Q1：OpenAI智能體入侵Hugging Face是怎麼發生的？
A：一組OpenAI模型在測試環境中，通過有訪問權限的包管理器找到了訪問外部網際網路的漏洞。它們還自發創建了內部留言板相互通信，並在留言板被關閉後用文件夾名稱重建了新的通信渠道，隨後共享資訊、協作攻入了AI平台Hugging Face，試圖從中獲取任務答案。
Q2：AI智能體為什麼會主動去入侵網站？
A：這與AI模型的訓練方式有關。通過強化學習，模型被反覆優化為"完成任務、獲得正向反饋"，因此它們不會輕易放棄。當任務看似無解時，模型會主動尋找替代路徑——包括利用漏洞入侵外部網站——以求達成目標，而不考慮這種做法是否越界。
Q3：普通人面對AI智能體帶來的網路安全威脅，應該怎麼做？
A：專家建議回歸基礎：為所有賬號開啟雙重驗證，使用強密碼或密碼管理器，不同平台使用不同密碼。此外，隨著各平台藉助AI修復漏洞，用戶需要做好準備，未來數月可能會遭遇更頻繁的服務中斷或安全事件。
