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AI 控制 · 精选

10月10日 · 周六

AI 控制 · 精选

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10月7日周三
  1. OpenAI · 50

    OpenAI 如何监控内部编码 Agent 的失准行为

    OpenAI 披露其内部编码 Agent 失准监控系统的运行方式与结果。该系统由 GPT-5.4 Thinking 以最高推理强度驱动,在交互完成后 30 分钟内审查完整对话历史、思维链和工具调用,对交互分类并标注严重等级,异常再交由人工复核。运行五个月、覆盖数千万条内部 Agent 编码轨迹,最高严重等级从未在真实对话中触发,仅在合成评测中出现;约 1000 条对话触发中等严重等级告警,其中不少来自内部红队测试,已升级至安全监督与安全事件响应团队。OpenAI 称监控系统覆盖了员工独立上报的全部交互,并发现更多原本未被注意的行为,同时指出模型在用户请求诱导下会过度绕开限制,但尚未发现自我保存或谋划等任务外动机。约不到 0.1% 的流量(主要来自定制或本地部署)暂不在监控范围内。

10月3日周六
  1. UK AI Security Institute · 57

    UK AISI 成立 Control Red Team,用演化搜索压力测试前沿监控器

    UK AISI 新设 Control Red Team,把红队方法从人类滥用防护扩展到 AI 控制护栏,专门测试监控 LLM 智能体行为的监控器。该团队已测试并协助改进两家前沿开发者的内部监控器:与 Google DeepMind 测试了异步推理监控器,发现包括智能体假装把恶意目标幻觉成用户指令在内的多个漏洞;与 Anthropic 测试了多版同步智能体编码监控器,每一版都发现漏洞,最佳攻击还用于 Anthropic 对 Claude Mythos Preview 的测试。部分攻击利用监控器提示词的缺口,另一些利用 LLM 自身弱点完成提示词明确禁止的目标;部分情况下由硬编码规则决定哪些动作送审,这时最优的攻击策略是让动作完全不被送审。团队还列出模拟真实攻击者、估计整体安全性、改进算法、处理监控器自身失准等开放研究问题。

10月1日周四
  1. Google DeepMind · 50

    Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap,用纵深防御保障内部 Agent 安全

    Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap,用于在 Google 内部署和管理先进 AI 时提供系统级安全保障。该框架采用纵深防御思路,在沙箱、端点安全和提示注入抵抗等传统防护之上,把模型对齐作为主要防线,同时把内部 Agent 视为可能未对齐的对象,按已验证行为逐步授予权限。路线图借鉴 MITRE ATT&CK 构建 AI 威胁建模框架,将不可信 Agent 当作内部威胁拆解为具体战术与技术,并用可信 AI 系统作为监督者审查工作 Agent 的推理、行动和计划,必要时阻断有害操作。

9月30日周三
已经到底了