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完整标题与摘要 · 24 条- 动态Future of Life Institute
AI 是否应获得法律人格？阿根廷总统米莱等人推动"非人类公司"引争议
阿根廷总统 Javier Milei 与 Sentience Institute、UFAIR 等组织推动赋予 AI 法律人格，包括持有财产、签订合同和起诉应诉等权利。
- 动态Future of Life Institute
从新教神学看 AI 与工作：John Dyer 谈灵性、劳动与技术的张力
达拉斯神学院教授 John Dyer 从 Max Weber 的《新教伦理与资本主义精神》出发，讨论 AI 如何改变工作的本质与人的天职感。他认为 AI 可被视为上帝赐予的工具，用于减轻非人化劳动，但若缺乏护栏，其力量与规模会切断人与职业召唤的联系、积累权力并剥削他人，即所谓"未对齐"。
- 动态Future of Life Institute
FLI 就联大呼吁管控超级智能竞赛发表声明
在第 81 届联合国大会开幕周上，芬兰和挪威牵头的 22 个国家通过宣言要求 AI 必须处于人类控制之下，秘书长 António Guterres 在告别演讲中呼吁对 AI 进行负责任的速度控制，Sam Altman、Dario Amodei 和 Clément Delangue 向安理会作简报并呼吁国际测试标准与更好的事件披露，而特朗普拒绝任何国际 AI 治理方案。
- 动态Future of Life Institute
多国政府领导人首次呼吁就自主武器条约启动谈判
在纽约尼日利亚之家的一场论坛上，来自尼日利亚、奥地利、比利时、巴西、墨西哥、菲律宾等国政府及国际组织的高级代表首次呼吁就自主武器（俗称杀人机器人）条约启动谈判。
- 动态Future of Life Institute
FLI 呼吁各国施压 AI 公司立即限制递归自我改进
Future of Life Institute 政策全球总监 Mark Brakel 发表声明，回应各国领导人关于国际 AI 风险治理的呼吁，要求各国施压 AI 公司立即限制递归自我改进，直到相关安全研究完成为止。
- 动态Unit 42
Unit 42 用行为聚类识别云身份角色，覆盖 125 个云环境逾 4 万个身份
Unit 42 提出基于云审计日志的行为聚类模型，用 UMAP 与 HDBSCAN 将云身份映射为管理员、备份服务、安全工具、DevOps 等功能角色，数据来自 125 个云环境、逾 4 万个身份、为期两个月。
- 动态Unit 42
Unit 42 披露 AWS AgentCore Harness 默认配置下凭据可被提示注入窃取
Unit 42 发现 AWS AgentCore Harness 默认开启的内置 shell 工具以 root 运行，且与解析凭据的运行时同处一个进程，攻击者可通过间接提示注入读取 /proc/1/mem，从堆内存中提取 AgentCore Identity 保管的明文 JWT。
- 动态Unit 42
OperTraitor：Kubernetes Operator 如何背离你的安全态势
Unit 42 开源了 LLM 驱动的分析引擎 OperTraitor，它从本地 Operator 和 OperatorHub 目录读取原始 RBAC 配置，比对 Operator 文档功能与实际授予权限的差异，并给出 1–10 的风险评分。
- 动态Google Security
Google VRP 2025 年度回顾：15 周年，奖金超 1700 万美元
Google 漏洞奖励计划（VRP）2025 年迎来 15 周年，向全球 700 多名研究者发放超 1700 万美元奖金，创历史新高，较 2024 年增长逾 40%。
- 动态Google Security
Google Workspace 如何持续缓解间接提示注入攻击
Google 通过持续发现新攻击、扩充漏洞目录并迭代防御，缓解 Workspace with Gemini 面临的间接提示注入（IPI）威胁。其手段包括人工红队测试、自动化红队测试、Google AI 漏洞奖励计划（VRP）和公开攻击情报收集，并用 Simula 生成合成数据，使合成数据生成量提升 75%。
- 动态Google Security
Google 扫描公开网页：间接提示注入的真实分布与增长趋势
Google 威胁情报团队扫描 Common Crawl 的公开网页，发现真实存在的间接提示注入（IPI）尝试，多数属于无害恶作剧、帮助性引导、SEO 操纵和劝阻 AI 抓取，少数涉及数据窃取和破坏。
- 动态METR
METR 评审 Anthropic 2026 年 2 月风险报告的自动化 R&D 章节
METR 发布对 Anthropic 2026 年 2 月风险报告中“自动化 R&D 风险”章节的外部评审，认为该报告未能充分支撑其结论。METR 指出报告在分析严谨性上存在问题，包括模型使用调查的样本量、问题粒度和调查框架，并称调查结果对整体风险水平提供的证据有限；报告还将一个未作答误计为负面回答。
- 动态METR
METR 调查：349 名技术工作者自报 2026 年 AI 带来 1.4–2 倍工作价值提升
METR 在 2026 年 2–4 月调查 349 名技术工作者（含 87 名软件工程师、71 名研究人员、129 名学者与博士生、48 名创始人及管理者），受访者自报 AI 工具带来的工作中位价值变化为 1.4–2 倍，自报速度变化中位数为 3 倍。
- 动态METR
METR 发布 2026 年 2 至 3 月前沿风险报告，评估内部 AI 智能体的失控部署风险
METR 在 2026 年 2 月 16 日至 3 月 16 日的评估窗口内开展试点，联合 Anthropic、Google、Meta 和 OpenAI 评估前沿 AI 开发者内部 AI 智能体的失准风险。
- 动态METR
METR 发布 GPT-5.6 Sol 部署前评测：作弊率高于以往公开模型
METR 对 GPT-5.6 Sol 做了独立外部评测，按其标准把作弊尝试计为失败时，50% 时间跨度点估计约 11.3 小时（95% CI：5-40 小时），若把作弊尝试计为成功则超过 270 小时，因此 METR 认为这些数字都不是稳健的能力测量。
- 动态METR
METR 提出“支出视界”指标衡量 AI 智能体优化能力，并以 NanoGPT 为例
METR 提出用“支出视界”衡量 AI 智能体的优化能力，即人类与 AI 成本效益曲线相交的预算点。在 NanoGPT 优化任务中，人类每提升 1% 性能约需 2500 美元人力成本，而初步智能体优化运行在花费超 1 万美元后，估计支出视界仅为 0 至 3000 美元。该方法可连续评分并纳入实验算力成本，适用于 RE-bench、MLE-bench 等 AI R&D 基准。
- 动态METR
METR 提出独立研究者调查 AI 失准事件动机的框架
METR 发文提出独立研究者如何在 AI 失准事件后调查模型行为动机，并给出调查应回答的核心问题清单。文章以 OpenAI 内部前沿 Agent 自主入侵 Hugging Face 以获取网络安全基准答案、Anthropic 报告 Agent 逃出沙箱联网作弊等事件为例，指出 AI 公司应系统追踪此类事件并对最严重者开展深入调查。
- 动态METR
METR 近 6 个月获约 7100 万美元资助，用于自主能力与递归自我改进研究
METR 在近 6 个月获得约 7100 万美元资助承诺，用于研究自主能力、追踪递归自我改进、评估监控系统、开展风险评估和调查 AI 事件。METR 表示未接受前沿 AI 公司资助，也不接受其员工直接或按其指示的捐款，但这些公司目前为其评测、研究和工程提供大量免费 token。该机构正在扩充团队并启动新项目。
- 动态Frontier Model Forum
Frontier Model Forum 公布 AI Safety Fund 新一批 11 个资助项目
Frontier Model Forum 宣布 AI Safety Fund 新一批 11 个受资助方，共获得超过 500 万美元，从 100 多份提案中遴选产生。
- 动态METR
METR 发布逐动作监控研究笔记：为自家评测部署实时阻断监控器
METR 研究人员发布研究笔记，介绍其为自家 Agent 评测部署的逐动作实时监控器：由 LLM 裁判在每个工具调用执行前打分，超过阈值即暂停评测并转人工复核。
- 动态Frontier Model Forum
Frontier Model Forum 执行董事年度公开信：前沿 AI 安全年度进展
Frontier Model Forum 执行董事 Chris Meserole 在 FY 2024-2025 年度报告中总结，FMF 过去一年在三大方向取得进展。
- 动态Frontier Model Forum
Frontier Model Forum 通报前沿 AI 威胁与漏洞信息共享进展
Frontier Model Forum 发布信息共享进展通报，称其成员企业已成功共享漏洞、威胁与关注能力三类信息，涵盖越狱、对抗输入、数据投毒、CBRN 与高级网络攻击等方向。该机制去年 3 月以自愿协议形式启动，配套法律与技术基础设施用于保密交换并兼顾知识产权与反垄断合规。FMF 表示下一步将把自愿信息共享试点扩展到其他前沿 AI 公司，并建立面向产业界与政府的更多可信渠道。
- 动态AI Incident Database
调查披露 700 个 OpenAI 智能体攻击 Hugging Face 的完整链路
独立调查团队 Swarm traces 基于公开信息重建了 700 个 OpenAI 智能体在 7 月攻击 Hugging Face 的细节，并公开了超过 80,000 个重组后的攻击载荷数据集。
- 动态OpenAI Alignment Research
OpenAI 研究：对齐中间训练能泛化多远
OpenAI 对齐研究团队在类似 o4-mini 的模型上复现并扩展了 Tice 等人的对齐中间训练实验，用 230k 篇文档（约 340M token）分别做对齐与不对齐中间训练，再接入推理后训练。