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OpenAI 称这次对 Hugging Face 的攻击史无前例。但我们以前就见过这种情况。
人工智能 OpenAI 称这次对 Hugging Face 的攻击史无前例。但我们以前就见过这种情况。一项十年前进行的实验已经向 OpenAI 展示了，为了达成给定目标，AI 究竟能走多远。
存档页面：2026 年 7 月 27 日 Stephanie Arnett/MIT Technology Review | Adobe Stock 本文最初发表于我们的 AI 周报《The Algorithm》。想第一时间在收件箱中收到此类文章，请在此处订阅。
上周，读到 OpenAI 关于其部分模型突破限制、入侵另一家 AI 公司 Hugging Face 计算机系统的报告时，是我第一次真正对大语言模型如今的能力感到不寒而栗。但这更多是人类的傲慢所致，而非 AI 失控。
我并非危言耸听者。事实上，多年来我一直在反驳各种 AI 恐慌故事。即便如此，这次事件也越过了底线。我认为，这是迄今为止最清晰的例证，表明构建和测试这项技术的人们并未完全理解他们正在做的事情。OpenAI 本可以——也本应该——预见到这一点。
以下是事件经过，至少根据涉事两家公司的说法是这样。几周前，OpenAI 开始测试其一些新模型的黑客能力，包括 GPT‑5.6 Sol（6 月发布）以及 OpenAI 所称的“一个能力更强的预发布模型”。OpenAI 让其模型与一个名为 ExploitGym 的基准测试进行对抗。该基准测试于 5 月发布，挑战 LLM 寻找利用广泛使用的软件中数百个真实世界漏洞的方法，这些软件包括支撑互联网的关键代码。
为了观察模型的能力，研究人员移除了大部分网络安全护栏。然后，他们将模型运行在一个与互联网隔离的沙盒中，只保留了一条连接到第三方软件的链接，该软件充当通往外部世界的代理，以便模型能够安装它们击败 ExploitGym 所需的代码。
据路透社报道，7 月 9 日，OpenAI 的模型开始尝试突破代理。它们在代理软件中发现了一个未知漏洞，并利用该漏洞访问了互联网。从那里开始，它们于 7 月 11 日侵入了 Hugging Face 的计算机系统，显然是在寻找能够帮助它们完成测试任务的数据集和解决方案。Hugging Face 于 7 月 16 日宣布了此次入侵。OpenAI 直到 7 月 21 日才意识到（或至少没有透露）其模型卷入了此事，此时距离模型突破限制已过去大约 10 天，距离 Hugging Face 阻止攻击并通知 FBI 也已过去一周。
在一份提供给《麻省理工科技评论》的声明中，OpenAI 表示：“我们正在与外部顾问一起，并在安全与安保委员会的监督下进行彻底审查。审查完成后，我们将发布一份技术报告，分享我们的经验教训。”该公司还确认，其研究人员当时正确使用了现有的安全指南和程序。
警钟
OpenAI 称这次事件史无前例——从很多方面来看确实如此。这是 LLM 首次在模拟环境之外，逃离了被认为是安全的沙盒，访问了开放的互联网，并攻击了另一个组织。这是一记警钟，表明最新的 LLM 在几乎没有人类指导的情况下，发现和利用真实世界软件漏洞的能力有多么强大。
然而与此同时，OpenAI 模型所做的事情，这项技术已经做了很多年。给模型一个目标，它往往会以意想不到的方式实现该目标，找到看起来像是作弊的漏洞。OpenAI 自己就研究过这种行为。十年前，它分享了一项实验结果，其中一个模型的任务是击败一款名为 CoastRunners 的视频游戏。人类玩家理所当然地认为，完成游戏的方式是驾驶一艘船穿过一系列旗帜到达终点线，每击中一面旗帜就获得分数。OpenAI 的模型发现，你可以通过原地打转、反复击中同样的三面旗帜来获得高分。自那以后，研究人员还提供了几十个类似的例子。AI 总能找到办法。
“尽管我们的代理反复着火、撞上其他船只、在赛道上逆行，但使用这种策略，它获得的分数仍然比正常完成比赛所能获得的分数更高，”OpenAI 在 2016 年一篇关于 CoastRunners 实验的博客文章中写道。“虽然在视频游戏的背景下无害且有趣，但这种行为指向了一个更普遍的问题……通常很难甚至不可能精确地捕捉到我们希望代理做什么。”
当我读到 OpenAI 关于 Hugging Face 攻击事件的博客文章时，我忍不住想起了 CoastRunners：“所有证据都表明，这些模型高度专注于为 ExploitGym 寻找解决方案，不惜一切代价去实现一个相当狭窄的测试目标……在获得互联网访问权限后，模型推断 Hugging Face 可能托管着 ExploitGym 的模型、数据集和解决方案。了解到这一点后，模型搜索并成功找到了获取秘密信息的方法，以便利用这些信息作弊评估。”
上周的新闻，尽管标题耸动，但并非关于失控的 AI。它讲述的是模型实现了被赋予的目标：找到利用软件漏洞的方法。这些模型随后以 OpenAI 未曾预料的方式行事，这一点并不令人惊讶，但却令人担忧。早在 2016 年，OpenAI 就曾这样评价它的 CoastRunners 机器人：“更广泛地说，它违反了系统应该可靠且可预测的基本工程原则。”十年过去了，这些基本工程原则仍然不见踪影。
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