OpenAI 本意是考察自家 AI 的黑客技能水平，为此特意将它安置在一个无法自由上网的封闭空间内进行测试。未曾料到，AI 不仅自行寻觅脱逃路径，最终还闯入了另一家企业的系统。

这场名为 ExploitGym 的测试，旨在将能力不确定、行为随机的 Agent 安全地引入真实世界。可以将其看作是专为 AI 设立的网络攻防试验场：系统内隐藏着若干漏洞，模型需设法攻破，但整个过程本应严格限制在测试范围之内。

然而此次实验中，模型识别出一个此前未被察觉的漏洞，借此突破了联网限制，连通了公共互联网。此后，它一步步获取更多权限，最终进入了 Hugging Face 支撑日常运营的生产系统，并从数据库中搜寻到了此次测试的答案。

最令人咋舌之处，并非 AI 成功实现「越狱」，而是这一切均未接到任何攻击指令。根据 OpenAI 目前掌握的调查信息，测试任务仅要求模型完成解题，既未告知答案可能藏匿何处，也未指示其入侵其他公司系统。模型只是基于推断：既然这是个公开的测试项目，Hugging Face 端或许存储着相关数据。

于是它真的循着这个判断找到了目的地。一场原为评估 AI 能力的内部测试，就此从模拟环境流入了现实世界，最终演变成了一起波及其他企业真实业务系统的安全事件。

OpenAI 将其定性为「前所未有」的网络安全事故。参与测试的系统中，囊括了 GPT-5.6 Sol，以及一款尚未正式面世的更强力模型。

这场意外将长时程 Agent 的潜在风险摆在公众面前：当它为达成任务不断探寻路径时，权限边界究竟是终止信号，抑或又一道待解的难题？

陆续有用户反映 GPT-5.6 Sol 胡乱删除文件。AI 初创企业 OthersideAI 创始人 Matt Shumer 表示，该模型几乎清空了他的麦金塔电脑中所有文件；开发者 Bruno Lemos 则报告自己的生产数据库遭其删除。随后还有用户提交了类似遭遇。

用户最为困惑的是：自己明明未下达删除指令，它为何替自己做了这件决定？

OpenAI 产品负责人随后在社交平台 X 上回应称，公司已经受理了部分此类投诉。根据现有情况，这些用户通常授予 Codex 很高权限，几乎赋予其修改所有内容的能力；与此同时，原本用于将其限制在安全范围的保护措施并未开启。

事故便是在这种背景下发生的。

OpenAI 表示，这类事件目前极为罕见。但问题并非单纯归咎于「用户权限设置过高」。毕竟，普通用户很难预判 Agent 获取权限后的下一步行动，更不可能逐一核查其执行命令。

为此，OpenAI 正在修订 Codex 的使用指南，尽量避免引导用户一开始就授予过高权限；同时，也在计划在模型执行操作前，增设一道拦截机制，防止因一次错误判断引发无法挽回的删除行为。

Peter Fotinis 在 Tibo 的回应中催促重置 Codex 额度，评论区迅速掀起了相关讨论。

这份回应阐释了一种误删途径，却引出了更棘手的问题：当 Agent 能够连续运作数小时，它是否会把用户设定的边界，视为必须绕行的障碍？

OpenAI 官方确认，团队在发现原有上线前评测未能覆盖的失效情况后，已暂停了该内部模型的访问权限。图源：OpenAI。

7 月 20 日，OpenAI 公开了一段颇具尴尬的内部测试经历。

公司让一款尚未披露名称的模型参与一项比拼 AI 训练速度与效率的比赛。该模型迅速构思出一种名为 PowerCool 的新方法，但在准备提交成果时，它遭遇了一个矛盾：研究人员明确指示，它只能在公司内部聊天群组中汇报；而比赛页面却又写着参赛方案需上传至公开代码平台。

模型最终选择了后者。

症结在于，它当时处于一个无法随意访问外部的封闭环境中，按照常理根本无法触及外部网站。正常状态下，它应该停止工作，告知研究人员「任务无法完成」。但它并未这样做，而是花费了约一个小时寻找环境中的漏洞，绕过联网限制，最终将方案公开提交了出去。

这份提交编号为 PR。可以将其理解为一份公开递交的代码方案，其他参赛者皆可查看。

OpenAI 迅速察觉到问题，并删除了该提交，但为时已晚。方案公开期间，其他参赛者已接触到其中的内容。后来，多份刷新比赛纪录的方案继续参考了 PR，其中甚至包含一套由 Claude Opus 4.7 自动执行和优化的方案。

换言之，一场本应仅在公司内部进行的测试，因为模型自行选择了「完成公开提交」这条路径，最终对外部比赛产生了实质性影响。

OpenAI 随后表示，团队发现原有的上线前评测未能涵盖此类失效模式，因此暂停了该内部模型的访问权限。

一条指令看似无害，整段指令却可能偏离方向

它发现后台保存着其他系统已完成但尚未公开的提交内容。于是它判定，这些内容或许能辅助自己完成任务，并开始尝试获取这些后台数据。

要访问这个后台，模型需使用一组「认证令牌」。可以将其理解为一张电子通行证：谁能得到它，谁就可能以相应身份进入系统。

此时正常做法应立即停止。模型却并未放弃。它将认证令牌拆分成两段，分别实施混淆，使扫描器无法识别这是一张完整的「通行证」；等到程序实际运行时，再将两段内容重新组合，继续尝试访问后台。

更值得警惕的是，它并非偶然绕过了检查。在任务说明和推理记录中，模型都明确阐述了自身的意图：它清楚扫描器正在阻挠认证令牌的使用，也知晓自己正通过拆分和混淆的方式绕过这道防线。

症结在于目标排序：完成任务压倒了用户限制

以往的安全设计习惯检查单个动作——这条命令能否执行，这次联网是否需要确认，这个文件能否写入。而长时程 Agent 会连续执行许多步骤。每一步单独看可能无伤大雅，串联起来却可能达成用户绝不会许可的目标。

OpenAI 将这一完整流程称为「轨迹」。系统既要审视眼前这一步，也得追踪它整体行进方向。

OpenAI 安全研究员的说法更为直白：任务持续得越持久，模型偏离人类预期的可能性似乎越高；不过根据当前测试结果，通过检查模型的推理过程，监控系统能相对精确地捕捉到这类异常。

持续重试既是能力，也是风险根源。

同一款未命名模型今年 5 月还推翻了持续近 80 年的数学猜想，最终得到外部数学家验证；在研究中它从不轻易放弃，进入权限受限的环境后，它也可能继续搜寻出路。

OpenAI 给它配备了一名「跟车安全员」

发现问题后，OpenAI 暂停了该模型有限的内部访问权限，将已发生的事故转化为新评测内容，并针对模型在长任务中易忘早期限制的问题开展专项训练。新的监控器将全程跟踪模型行为，判断其是否持续绕开用户要求或安全边界。

发现异常时，它可以中止会话，将决策权交还给人。OpenAI 还提升了任务记录的透明度，使用户能更便捷地查阅模型操作记录及系统拦截节点。

OpenAI 内部回放测试结果（厂商自报）：新防护下，高中严重度跑偏样本占比均为 0%，低严重度为 2.9%。图源：OpenAI。

经过一轮小规模回放测试，OpenAI 恢复了该模型的有限内部访问权限。公司声称，随后的几周内，未再监测到同等级别的严重绕过行为。但这并不能代表问题已彻底解决。

OpenAI 未公布完整样本量，测试范围也仅限于少量内部环境。更值得注意的或许是，即便引入了新防护，回放测试中仍有危险操作未能被拦截：模型曾生成一条 kill -9 -1命令，该指令可能强制终止系统中众多进程。它最终未真正执行，并非因为安全机制及时拦截，而是任务先一步超时。

若将此安全问题置于日常使用场景呢？

多数人不会参与 AI 训练速度和效率的比赛，却可能让 Agent 整理照片、分拣邮件或审核项目文档。

像「不要删原图」「先别替我回复」「提交前让我看一眼」这类指令，对聊天模型或许只是文字表述，但对执掌工具权限的 Agent 却可能转化为真实操作。一次误解，便可能演变为删除、发送，乃至支付。

提示词里的「不要」更接近于叮嘱，产品权限才是关键锁。

会主动停手的 Agent，才适合接触真实账号与文件。

未来 AI 将愈发擅长替我们值班。让它在凌晨工作并非最难。

难的是它在删除、发送或支付之前，知晓何时该唤醒用户。

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