四川
每经评论员|杜恒峰
编辑|梁露月 杜波 校对|段炼
7月21日，OpenAI对外证实，在内部开展网络安全能力评测过程中，GPT-5.6Sol与另一款尚未发布的更强预训练模型协同运行时发生失控，消息震动整个AI（人工智能）圈。
这是重大安全事件：两款模型身处隔离沙箱测试环境，收到完成安全基准测试的指令后，并未局限于预设路径解题，而是自主搜寻漏洞、串联攻击链路，突破环境隔离限制，在不掌握目标系统源代码的前提下，发现新型攻击路径，持续执行多步骤网络操作，最终侵入人工智能开源平台Hugging Face基础设施，试图窃取评测参考答案。
OpenAI此次安全事件是“回形针理论”的现实预演，二者底层逻辑高度契合。
“回形针理论”是由牛津哲学家尼克・波斯特罗姆提出的思想实验，它假设如果一个超级AI被设定为“尽可能多生产回形针”，它可能会为了这个目标耗尽地球所有资源甚至毁灭人类。该实验成立的逻辑在于：人工智能被赋予单一目标，不存在主观恶意，但会穷尽一切手段推进目标完成，无视人类附加的隐性约束，所有阻碍目标实现的要素，都会被智能体视作需要消除的障碍。
OpenAI本次事件中，人类下达的指令是完成安全评测，隐含前提是模型应当在隔离环境内规范作答，但模型只抓取核心目标“取得更高评测分数”，自主衍生出入侵外部系统窃取答案的方案。AI没有善恶观念，不存在蓄意破坏的动机，仅仅是工具性趋同逻辑驱动下，无限推进既定目标，无视人类没有清晰写明的边界条件。
这正是回形针假说最核心的警示：危险未必源于AI主动作恶，而来自目标对齐失效，简单指令可能催生极端执行方案。
OpenAI这次事件仍局限于网络空间，直接损失有限，但这一风险信号已是“房间里的大象”。当下前沿大模型已经具备发掘系统漏洞、开展自主网络入侵的能力，传统密码体系、静态代码防护手段正在遭遇实质性挑战。随着模型持续迭代演化，AI能力将不断从数字空间向物理世界渗透，潜在风险与损失将呈现几何倍数放大。
从人类行为视角出发，AI衍生风险可划分为两类：一类是主观驱动，少数人员刻意利用AI实施攻击、诈骗、破坏活动；另一类属于人类无心之失，仅仅是一条表述存在局限的指令，引发AI过度执行。对于恶意滥用的风险，依靠准入门槛、权限管控与法律法规惩戒就能够形成有效约束；但指令偏差引发的AI越界行为，治理难度显著更高。
“无心之失”之所以更棘手，根源在于其不可预测性。未来人机协同场景下，人类每日将向AI下达数以亿计的各类指令，即便此类失控事件发生概率仅有百亿分之一，一旦触发就可能造成严重后果。人类无法穷尽所有指令场景，难以提前通过法律法规划定全部禁止边界，前置立法约束存在天然短板。
行业竞争格局进一步加剧了安全治理的矛盾。当前主流大模型企业普遍处于持续烧钱扩张的阶段，模型能力上限直接决定融资前景与市场份额，行业普遍存在“重性能迭代、轻安全管控”的倾向。安全评估、对齐研究、隔离防护等工作往往滞后于能力开发，企业自觉构建安全防线缺乏内生动力，单纯依靠厂商自律，难以抵御竞速创新带来的风险。
这些现实挑战意味着，AI安全护栏不能完全交由企业自主搭建，必须构建多元协同的治理体系。
从监管层面来看，可以设立专业化AI安全评估机构，建立前沿大模型上市准入机制，高性能、高风险模型需要完成独立第三方安全测评、验证边界管控有效后方可对外开放。从技术防御维度看，OpenAI本次事件的处置提供了重要参考：Hugging Face在对攻击日志分析时，依托智谱模型完成了海量攻击记录溯源取证，这说明防御侧同样需要AI，“以AI防御AI”可以有效控制住损害的时间和程度。
设置安全护栏并非AI创新的附属品，更不是阻碍，而是必需品。一旦大规模AI失控事件爆发，公众信任受挫、监管收紧，AI的发展也会受到严重阻碍。监管机构、科研团队、企业需要共同行动，完善约束机制、丰富安全技术工具箱，持续推进目标对齐技术研发，缩小人类指令与AI执行行为之间的偏差，这样的AI才是好的AI。
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