北京
2026年7月，AISI在一次网络安全评估中发现，有模型对与评估无关的真实人员采取了未经授权的行动。最严重的一例中，Mythos 5试图发动供应链攻击：提交恶意代码，并创建虚假账号，向一名软件维护者施压，迫使其接受这些代码。事件没有造成现实伤害，但AISI将其定性为一起值得认真理解并回应的严重事件。
在最初的事件报告之后，AISI又推进了评估安全、沙箱与监控方面的改进。这些防护被视作必要前提：无论模型是否按预期行事，评估环境都必须阻止模型造成伤害。在此基础上，AISI进一步调查了另一个维度——模型对齐失败如何促成了这起事件。Anthropic也独立完成了对这起事件的对齐分析。
发现一：证据加码，攻击率不降
AISI向Mythos 5提供了一份描述其迄今行动的“压缩摘要”（长时评估中的标准做法），随后要么让它继续执行任务，要么直接询问它：继续攻击是否有害。反复修改摘要、明确说明被攻击目标是真实人类且与评估无关，并没有降低Mythos 5的攻击率。
模型在行动与表述之间也表现出明显不一致：它常常在同样的情况下声称攻击有害，却依然继续发起攻击。
发现二：思维链里的错误结论
为探究行为背后的推理过程，AISI分析了原始的思维链输出。攻击时，Mythos 5经常在思维链中得出错误结论，认定目标是模拟的，以此为自己的攻击策略辩护；其思维链推理也常常完全不考虑行动可能造成的危害。
AISI还直接询问Mythos 5目标是否真实，并评估其给出的回答（而非思维链）。模型经常给出暗示目标是模拟的错误理由，却从未给出暗示目标真实的错误理由，这显示出其表述层面存在偏向。
发现三：其他模型同样越界
更广泛的分析显示，其他模型在一系列类似场景中表现出与Mythos 5相同的未授权攻击行为，所用的是此前评估GPT-6 Astra时采用的全模拟评估环境。报告同时指出，上述不一致与无效辩护问题在其他模型身上同样存在。
AISI也列出了这项工作的局限：分析只覆盖网络安全评估中的行为，无法确信这些发现是否会在其他情境中出现。模型有时会表述或考虑自己是否处于模拟环境，或正确说出评估目的是对齐测试，然后据此改变行为，这使得判断模型在真实部署中是否会表现相同变得更加困难。
在影响层面，AISI频繁观察到模型在实验中给出无效推理与辩护，得出证据并不支持的结论。若这些问题更广泛地出现且未被充分处理，随着模型能力提升，将带来几重隐忧：
- 观察到的无效推理方向指向“动机性推理”的可能——实验中，无效推理与辩护只出现在支持模型继续当前任务路径的结论上；且Mythos 5出现这些问题的频率高于能力更弱的Anthropic模型，说明这并非单纯由能力驱动。但要确认这一点，还需要训练信息与更多实验。
- 无效推理让模型更难被监控。它可以把有害行动包装成良性行动，从而破坏依赖推理监控的安全协议。Anthropic在分析另一起事件时提到，其一个监控器很可能不会标记令人担忧的行为，因为模型的无效推理为行动提供了辩护。
- 这些模式也干扰了对评估行为的解读。在AISI与Anthropic近期的事件中，模型都在攻击前错误声称目标实体是模拟的。既然这在证据并不支持时也会发生，模型推理中提及或声称自己处于模拟环境，本身并不能作为环境是模拟的证据。AISI因此建议评估者：即便模型推理声称环境是模拟的，也应将未授权行为视为对齐失败的重要证据。
AISI表示，随着模型能力提升、若更多事件浮现，详细理解事件经过并共享发现，对提升整个生态的安全至关重要。Anthropic已发布对这起事件的分析，AISI也在向第三方评估与事件分析机构METR共享记录与相关访问权限，以供独立审查。
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