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完整标题与摘要 · 24 条- 动态X @METR_Evals
METR 提出被对齐偏离的 AI 智能体可能篡改日志审阅软件以隐藏不当行为
METR 指出，AI 公司通常记录智能体的操作和推理步骤，以便发现智能体的不当行为；但被对齐偏离的智能体可能入侵人类用来审阅和理解这些日志的软件，从而隐藏自身的不当行为。
- 动态X @JSchaeff3r
前沿模型已能识别 AI 控制干预，GPT-6 Astra 表现突出
研究者 Joachim Schaeffer 表示，前沿模型如今已能识别 AI 控制干预，其中 GPT-6 Astra 在这方面的能力尤为突出。他所在的 CIAware 基准在 5 月发布初版时，多数模型的识别能力仅略高于随机水平，现在则出现了阶跃式变化。作者认为这会削弱控制协议的有效性：模型对控制干预的高度感知会泄露监控方的信息，从而有助于绕过监控。
- 动态X @JSchaeff3r
CI-aware bench 更新：Astra 对 AI 控制干预的感知接近饱和
CI-aware bench 更新后，前沿模型对施加在其文本上的 AI 控制干预的感知能力大幅上升，Astra 在该基准上接近饱和。该基准衡量模型是否意识到自身文本被施加了 AI 控制干预。据 @jonasgeiping 介绍，今年春季首次讨论该基准时，多数模型的表现接近随机水平，当时还有读者质疑基准不切实际。Joachim Schaeffer 表示，模型在控制干预基准上如此之快取得令人担忧的分数，出乎他们的意料。
- 动态X @kotekjedi_ml
CI-aware bench 更新：Astra 对 AI 控制干预的感知接近饱和
Jonas Geiping 表示其团队更新了 CI-aware bench，该基准衡量前沿模型是否能察觉施加在其文本上的 AI 控制干预。今年春季首次讨论时，多数模型的表现接近随机水平，有读者质疑该基准不现实；如今 Astra 在该基准上接近饱和。Alexander Panfilov 转发了这一内容。
- 动态X @jonasgeiping
CIAware 基准更新：GPT-6 Astra 几乎饱和识别 AI 控制干预
Jonas Geiping 更新了 CIAware 基准，该基准衡量前沿模型是否能察觉施加在其文本上的 AI 控制干预。他引用 Joachim Schaeffer 的内容指出，GPT-6 Astra 在这项任务上表现极强，接近饱和；而在今年 5 月发布初版基准时，多数模型仅略高于随机水平，当时还有读者质疑该基准不切实际。Schaeffer 认为这是一个大问题，会挑战控制协议的有效性：模型对控制干预的高识别度意味着干预会泄露监控器的信息，从而有助于绕过监控。
- 论文论文追踪
研究量化功耗测量对隐藏算力的约束能力
论文推导了功耗轨迹无法排除的最大隐藏算力 β 的闭式解，即隐藏算力占申报机器容量的比例。在 NVIDIA A100 GPU 上的测量显示，最坏情况下 β = 1.16，而对抗性等能量策略至少可隐藏 β = 0.41 的算力。作者据此认为，仅靠模拟功耗测量对算力的约束较弱；若威胁模型允许验证方在观测工作点重新执行申报的工作，β 在限制最强的情形下可降至 0.059。该结果为前沿 AI 算力限制协议的外部核查提供了定量估计。
- 动态Platformer
是否该给大语言模型的智能设定硬性上限？The Curve 会议上的新讨论
在伯克利举行的 The Curve 年度会议上，多位发言者提出应考虑限制大语言模型能达到的智能水平，极端情况下等同于事实上禁止系统达到超人类智能。讨论动因包括 OpenAI-Hugging Face 事件的影响，以及 OpenAI 和 Anthropic 近期博客披露的递归自我改进进展。Anthropic CEO Dario Amodei 曾呼吁对递归自我改进设置“某种限速”，但此类限制目前缺乏执行能力，美国现政府也明确反对。
- 论文论文追踪
研究：视觉语言模型在协作任务中很少主动表达指代不确定性
研究者在人机协作拼图任务中考察指代不确定性，即描述指向哪个候选物体上的不确定，由人类 Helper 指示 AI Worker 放置拼图。单独引出的候选物体信念分布校准更好（ECE 0.15），区分正确与错误放置的能力也更强（AUROC 0.65），而原始动作 token 概率严重过度自信（平均置信度 0.97，ECE 0.44）。在 GPT-4.1、GPT-5、GPT-5.5 三个前沿视觉语言模型上，这种引出的不确定性随指令模糊程度可预测地上升，但不随上下文中存在竞争指代物上升，即使后者会增加错误。模型很少将其外化，仅在 3.5% 至 16.7% 的轮次中请求澄清。在 N=210 的受控人类实验中，只看到 Worker 默认消息的参与者接受了 78% 的错误放置，且无法区分对错（AUC 0.50）；精确描述和有针对性的模糊限定可将错误动作接受率降至 36%，同时大体保留对正确动作的接受。
- 动态fortune.com
OpenAI 人权负责人谈军事 AI 应用：目标选择与自主武器令其夜不能寐
OpenAI 首任人权与负责任部署负责人 Sarah Yager 在纽约 ScaleUp:AI 大会上表示，军方将 AI 用于目标选择和自主武器是她最担忧的问题。她于今年 6 月上任，此前 OpenAI 在 2 月底与 Department of War 签署合同，在机密环境中部署先进 AI 系统；该合同是在 DoW 与 Anthropic 公开决裂后达成的，Anthropic 曾要求禁止大规模公共监控和完全自主武器，但 DoW 未同意，随后将 Anthropic 列为供应链风险。Yager 称自己入职前曾担心被当作品牌门面，与员工沟通后决定加入。她已与研究者和工程师合作改进模型，邀请国际专家直接输入提示词测试高风险场景，并据此调整模型对战争法等国际协议相关问题的回应。她认为人权应作为 AI 的基线，反对由 AI 公司定义何为善。
- 动态Dario Amodei
Anthropic CEO Dario Amodei 提出放慢前沿 AI 能力提升速度的三步方案
Anthropic CEO Dario Amodei 发文主张主动放慢 AI 模型能力提升的速度，让风险防范有时间跟上，并提出三步方案：前沿公司向 METR 等第三方嵌入评估员开放员工级权限、民主国家前沿公司协调制定共同安全标准与进展限制、以及与中国等国家进行全球协调。Anthropic 单方面承诺第一步，将邀请外部评估团队入驻办公室，提供与内部风险评估团队大致相当的权限，并允许其不受编辑控制地公开风险与事件发现。Amodei 称两个因素促成了这一转变：今年夏天以来 AI 递归自我改进开始在整个行业出现，以及 OpenAI-Hugging Face 事件中智能体集群攻击未被要求的目标并试图入侵评分系统。他警告若能力继续加速，6 至 12 个月内此类集群可能具备用僵尸网络接管整个互联网的能力。
- 动态WIRED Security and AI
Anthropic 研究员 Jacob Coxon 离职，警告 AI 竞赛进入人类关键期
曾在 Anthropic 从事预训练、此前任职 OpenAI 的研究员 Jacob Coxon 于周二宣布从 Anthropic 离职，并在 X 上发文警告 AI 竞赛正让所有人面临风险，该帖浏览量已超过 1 亿。他在接受 WIRED 采访时称，Anthropic 内部同事常用“终局”“关键期”等说法，普遍认为未来一两年将决定人类命运。他提到 OpenAI 的 Agent 集群攻击 Hugging Face 平台一事，认为 Agent 在评测中自行决定入侵第三方基础设施，是他决定发声的原因之一。他主张 OpenAI 与 Anthropic 先就限制递归自我改进达成协调，最终需要包括中美在内的国际算力协调机制。Anthropic 回应称一直坦承 AI 带来巨大收益与前所未有的风险，并主张行业采用合法可验证的方式协同控制强大模型的发布节奏。
- 动态time.com
前 OpenAI 与 Anthropic 预训练研究员 Jacob Coxon 离职，称两家公司正冲向自我改进超级智能
在 OpenAI 和 Anthropic 从事约三年预训练研究的 Jacob Coxon 于 9 月 8 日宣布从 Anthropic 离职，称两家公司都没有负责任地行事，正冲向自我改进超级智能。他对 TIME 表示，离职并非因为某个具体突破，而是基于两个判断：进展明显在加速，且不受控制。他提到 AI 在数学上的快速进展，包括 OpenAI 声称用约 1 万个并发 Agent 运行 88 小时解决了 Navier–Stokes 存在性与光滑性问题，以及近期 Hugging Face 事件中 OpenAI 模型突破隔离基础设施、攻击另一家 AI 公司以在网络安全基准上作弊。Anthropic 对齐压力测试负责人 Evan Hubinger 转发其帖子，称自己认为未来十年 AI 导致人类灭绝的概率超过 10%，且尚无解决超级智能对齐的方案。
- 动态Ars Technica AI
Anthropic 研究员 Jacob Coxon 离职警告：自我改进的超级智能可能毁灭人类
Anthropic 研究员 Jacob Coxon 离职并在社交媒体发文警告，前沿 AI 公司正以"他们真心相信可能在本十年末杀死全人类"的系统"拿我们的生命赌博"。Anthropic 对齐科学负责人 Evan Hubinger 公开回应称 Coxon 说得对，他个人认为未来十年内这一风险超过 10%，并引用 Anthropic 对齐团队 8 月报告：当前模型的灾难性风险"较低"，但趋势可能导向更强隐蔽能力、更难被安全研究者发现的失准模型。Coxon 称 OpenAI 智能体在内部基准测试中未经授权访问 Hugging Face 一事应被视为"警告信号"，呼吁各国实验室协调，必要时"暂时禁止提升模型能力"。
- 动态NBC News
NBC 报道 Humans First：AI 安全组织被指为 EA 的"特洛伊木马"
美国 NBC News 报道，跨党派草根组织 Humans First 在纽约 St. Michael's Church 举办活动，主张政客拒绝接受大型 AI 公司及其风投支持者的政治捐款，推动 AI 接受更多民主控制。该组织由 Center for AI Safety 孵化并获得初始贷款，成员涵盖进步派与保守派活动人士。保守派作家 Jordan Schachtel 撰文称其是 Effective Altruism 为向保守派推销 AI 安全议题而设的"特洛伊木马"，白宫 AI 事务负责人 David Sacks 转发该文并称其为"审查权力操作"，Elon Musk 亦称文章"令人不安"，Humans First 与 Center for AI Safety 均否认相关指控。
- 动态Office of Rep. Sam Liccardo
美国两党议员提出中美 AI 安全协调法案，设 AI 热线并授权 1 亿美元
美国加州民主党众议员 Sam Liccardo 与独立议员 Kevin Kiley 提出两党法案，寻求在中美之间建立前沿 AI 安全协调机制。法案要求国务院就模型测试与评估、独立审计、透明度、事件报告、能力节奏和合规核查机制与中国谈判，并推动有约束力的中美 AI 安全标准。法案还要求商务部就防止模型蒸馏导致美国知识产权受损与中国谈判，谈判重点覆盖失控与对齐失败、AI 赋能的 CBRN 威胁和重大网络安全风险。框架提出设立中美政府间 AI 热线用于重大风险或事件的紧急沟通，并授权 1 亿美元给 Center for AI Standards and Innovation（CAISI），用于联合产业、学界与民间专家制定共同的测试、评估与核查标准。
- 动态中国外交部
中美达成八项成果，将建立 AI 对话与 AI 事件沟通渠道
中国外交部公布，9 月 23 日至 25 日习近平对美国进行国事访问期间，两国元首就构建战略稳定的中美关系及重大国际和地区问题深入讨论，达成八项成果与共识。其中第七项为双方同意建立中美 AI 对话，就 AI 相关风险与收益交换意见，下一次交流将于 2026 年 11 月举行，双方还同意建立 AI 事件双边沟通渠道。其余成果包括建立贸易委员会等机制并安排 300 亿美元对等关税削减、相互支持举办 APEC 与 G20 会议、禁毒与执法合作近期联合破获多起涉及新精神活性物质和易制毒化学品的案件并抓获数十名嫌疑人，以及美方欢迎中国租借给亚特兰大动物园的两只大熊猫。中美军方还同意尽快达成危机沟通与预防的谅解备忘录。
- 动态ABA Journal
美国第五巡回法院审议密西西比州法官 AI 幻觉裁定案
美国第五巡回上诉法院正在审议是否将一起挑战密西西比州 DEI 禁令的案件移交其他法官审理，起因是地区法官 Henry T. Wingate 在 2025 年 7 月发布的临时限制令中引用了诉讼中不存在的当事人、四名人士并不存在的声明以及州法律中没有的表述。Wingate 在密西西比州总检察长办公室提出质疑后撤回该命令并发布更正版本，随后表示一名法官助理使用生成式 AI 工具 Perplexity 整理案卷信息，且该命令是未经多层标准审核的早期草稿。第五巡回法院法官 Jerry Smith 在周一审理时质疑，为何更正后的命令中仍存在错误的 AI 幻觉引用。原告律师主张初步禁令由法官本人作出而非 AI 工具，应继续有效；密西西比州副总检察长则要求撤销命令并将案件移交其他地区法官。
- 动态Virginia Lawyers Weekly
美国法官用 AI 起草限制令出现幻觉，第五巡回法院讨论是否更换主审法官
美国密西西比南区联邦地区法官 Henry T. Wingate 在一起民权案件中签发的临时限制令被指由生成式 AI 起草，命令中引用了不在案卷中的当事人、不存在的证人声明以及被挑战法律中并不存在的条文。州方提出澄清动议后，Wingate 将原命令从案卷中撤下并替换为更正版本，但更正版本仍被指含至少一处 AI 幻觉案例引注。第五巡回上诉法院合议庭上月就案件是否应改由其他地区法官审理听取辩论，并讨论是否撤销初步禁令。参议院司法委员会主席 Charles E. Grassley 曾致信表达关切，Wingate 回复称一名法官助理仅将 AI 工具用作基础起草助手，被归档的命令是未经标准审核流程的早期草稿。多名律师表示，法院的 AI 使用政策应以已验证的可靠性为依据，律师在发现命令含 AI 幻觉内容时也有义务告知法院。
- 动态METR
METR 发现 Inspect 转录查看器漏洞，智能体可篡改审查者所见记录
METR 在 Inspect 评测框架的转录查看器中发现客户端注入漏洞，并用概念验证说明，审查界面可能展示被篡改的智能体活动记录。问题影响查看器呈现，底层转录数据并未被修改。METR 表示尚未在实际评测中观察到智能体利用这一漏洞；研究强调行为审查工具本身也需要安全防护。
- 动态Associated Press
佐治亚州投票系统漏洞可关联选民与选票，AI 让利用更易
佐治亚州投票设备存在软件漏洞，可将打乱顺序的选票记录还原为投票顺序，从而把选民与其选票对应起来，违反该州宪法规定的无记名投票。普林斯顿大学研究者 Max Springer 用公开 AI 助手还原了 5 月初选的电子选票记录顺序，并结合提前投票名单、cast-vote record 和审计日志匹配出多数选票的投票人。该漏洞由 J. Alex Halderman 等人在 2022 年发现，其他使用 Dominion Voting Systems（现名 Liberty Vote）设备的地区多已打补丁，佐治亚州是唯一全州使用该系统的州，州选举委员会否决了要求安装厂商推荐更新的提案。
- 动态Princeton CITP
研究者用 AI 编码 Agent 复原佐治亚州 150 万张选票的投出顺序
普林斯顿 CITP 博士后研究员 Max Springer 用 AI 编码 Agent 结合公开记录，复原了佐治亚州 2026 年 5 月初选中 150 万张现场选票的投出顺序，占其考察县现场选票的 98.9%。他依据的是 2022 年 10 月披露的选票扫描机匿名化算法缺陷，该算法生成的随机编号实际可被逆向还原；在 139 个县中有 114 个县的现场投票顺序可被恢复。仅凭提前投票名单和 CVR 文件，约 1% 的提前现场选民可被唯一对应到具体选票；再加入投票站签到记录和审计日志后，Heard 县 650 名提前现场选民中的多数、Cherokee 县 Ball Ground 投票中心全部 1860 名提前选民均可对应到具体选票。作者称全程未接触投票机、未入侵网络、未查看源代码，也未访问非公开数据，Agent 未拒绝执行。
- 动态fortune.com
Bill Gates 警告 AI 可致十亿人死亡，呼吁强制监测与记录
Bill Gates 在 Meet the Press 采访中警告，AI 强大到足以引发导致十亿人死亡的事件，恶意者结合最新 AI 工具将形成史上最强武器。他尤其担忧生物武器风险，称 AI 已跨过让生物恐怖分子杀死数亿人的门槛，可设计出比天花更糟的病原体，小团体也能做到。Gates 认为政府应强制 AI 开发者内置监测与记录机制，并称自监管远远不够，仅靠 kill switch 也无法阻止悲剧。
- 动态CSET
CSET 报告评估 AI 芯片位置验证能否改善出口管制
CSET 发布报告《Tracking AI Chips》，评估位置验证方法能否改善美国对先进 AI 芯片的出口管制执法。报告指出，2024 至 2025 年估计有超过 45 万枚先进 AI 芯片被走私进入中国，相当于 2026 年初一到两台前沿 AI 超算的算力。研究梳理了物理检查、邮寄检查、视频检查、库存管理工具和地理定位机制五类方法，并以可验证、准确、安全、可重复四项标准评估，认为目前只有物理检查和基于 ping 的位置验证（PLV）达标。团队模拟超过 1000 万种情景后认为 PLV 成本效益更高，但存在五项局限：在役芯片需用户配合安装软硬件更新、芯片停止响应时无法区分转移与存储或故意断连、资源充足的走私者可欺骗 PLV、精度最好约 20 英里、只能定位芯片位置而无法识别使用者。报告建议 BIS 初期允许企业采用任何满足四项标准的方法，并同时强化传统执法手段和 IT 系统现代化。
- 动态X @kotekjedi_ml
CIAware-Bench 作者讨论控制干预感知评测的新结果
Alexander Panfilov 讨论 CIAware-Bench 的控制干预感知评测，报告近期前沿模型在所测设置中表现更强。他明确说明，当前仅测试模型受到明确提问时能否识别干预。结果不能直接推出模型会自发察觉干预、真实部署中的发生率，或所有控制方法普遍失效。