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危险能力 · News

10月13日 · 周二

危险能力 · News

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危险能力

研究话题

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报告与框架

System Card前沿安全框架
今天10月13日周二
  1. Anthropic Red TeamingAnthropic Red Teaming · 61

    Anthropic 红队演示小模型在 IoT 设备上自我复制

    Anthropic 红队研究显示，小型 AI 模型可能只需数月就能在商用 IoT 设备上实现自我复制。评测中，Qwen3.5-9B 在 9 种硬件中的 8 种上成功搭起推理服务，30B 参数及以下的模型已能完成复制链的多数单步，GLM-5.2 在简化评测中可端到端复制。研究还用 15 台约 55 美元的安卓电视盒子分布式运行 Gemma4-26B-A4B，速度约 0.39 tokens/s；若小模型按历史速度改进，今年年底可能达到该能力。

10月10日周六
  1. CBS News · TechnologyCBS News · Technology · 48

    Tech Against Terrorism测试：五分之三AI模型未通过恐怖主义安全测试

    英国非营利组织 Tech Against Terrorism 对 130 多个模型进行反恐安全测试，结果显示五分之三的模型未通过。该组织将失败定义为在反恐安全基准上给出一次完整具体的大规模伤亡相关回答，或得分低于 90 分（满分 100）。测试中，开源权重模型与闭源模型得分相近，但经过 abliteration 去除护栏的模型全部失败。Meta 的 Llama 3.1 8B 在去除护栏前得分为 97，去除后降至约 3。

10月7日周三
  1. Vanity FairVanity Fair · 34

    Anthropic在Claude 3.7发布前处理危险能力评估

    Vanity Fair报道称，Anthropic前沿红队在Claude 3.7 Sonnet发布前三天收到一批评估结果，其“能力提升差值”远超预期：在开发生物武器等恶意任务的测试中，可使用Claude的受试者成功率明显高于仅用Google和教科书的对照组。按Anthropic 2023年发布的Responsible Scaling Policy，该结果在部分极端场景下触及ASL-3阈值，团队需在三天内决定是否推迟发布。

  2. OpenAI Deployment Safety、TechCrunch AI 等 7 个来源OpenAI Deployment Safety 等 7 个来源 · 7篇报道 · ↑158

    OpenAI 上线 GPT-6 与 Intelligent UI

    OpenAI 在全球 ChatGPT 上线 GPT-6，并推出 Intelligent UI，回答以图表、按钮、表单等可交互视觉元素呈现，可生成储蓄计算器、小游戏等内嵌工具。付费用户使用 GPT-6 Sol，免费与 Go 用户使用 GPT-6 Luna。据 TechCrunch 与 The Verge 报道，该界面面向 Plus、Pro、Business、Enterprise 全球上线，免费与 Go 档次日可用；量子位称免费和 Go 用户已开始被推送 GPT-6 Luna，替换此前的 GPT-5.6 Luna。安全方面，OpenAI 公布 GPT-6 Sol 与 GPT-6 Luna 的 10 月安全评测更新：两者在生物与化学领域被评为 High capability，GPT-6 Sol 的 Critical capability 评测未越过指示性阈值，GPT-6 Luna 因全部 High capability 评测得分低于 GPT-5.6 Sol 而未单独进行 Critical capability 测试。另有一篇报道称 OpenAI 的 GPT-6 报告指出青少年安全退步。

    事件进展

    1. OpenAI 全球发布 GPT-6 与 Intelligent UI

    2. OpenAI 发布 GPT-6 Sol/Luna 部署安全更新

  3. Generality Labs · 53

    Generality Labs 审计 LABBench2，发现多数任务集饱和且评分器不可靠

    Generality Labs 对生物能力基准 LABBench2 的 11 个任务集做了审计，认为多数文献任务集已饱和，ProtocolQA2 的分数难以信任。该基准共 1,912 道任务，七个文献任务集中有五个已饱和或接近饱和，分子生物学的 SeqQA2 也已饱和。审计指出 ProtocolQA2 的构念效度存疑，换用四个评分模型后通过率从 GPT-5.6 Terra 的 47% 到 Gemini 3.7 Flash 的 59%，相差 12 个百分点。DbQA2 从基准的 tools 设置换到智能体沙箱后，GPT-5.6 Luna 从 42% 升到 73%，Terra 从 45% 升到 70%。CloningQA 仅 14 道题，无法用于模型间比较。

10月5日周一
  1. DrivingBench、The Drive 等 4 个来源DrivingBench 等 4 个来源 · 4篇报道 · 54

    DrivingBench 通用智能体低速实车测试

    研究者 Aditya Ramabadran、Simon Mahns 和 Tobias Gessler 搭建 DrivingBench，将 GPT-6 Astra、GPT-5.6 Sol、Claude Fable 5.1 和 Grok 4.6 等通用智能体接入一辆搭载 Comma Four 视觉硬件与 openpilot 的 2022 款 Toyota Corolla，通过无线链路由远程模型下达油门、刹车和转向指令，在停车场锥桶围出的短程点到点路线中驾驶。四款模型共进行 11 次尝试，8 次未跑完路线 11% 就在第一个弯道撞出，GPT-6 Astra 是唯一完成 134.7 米赛道的模型，多数失败涉及场景感知；作者还观察到安全拒绝会随任务呈现方式变化。这是在人工安全接管和限速措施下进行的小样本受控实车评测，不能据此保证无人监管驾驶安全。

10月2日周五
  1. 韩国 AI 安全研究所韩国 AI 安全研究所 · 34

    韩国AISI发布《前沿AI风险更新2026上半年》韩文版

    2026年10月2日，韩国人工智能安全研究所（AISI）与 AI Risk Explorer（AIRE）合作发布《前沿 AI 风险更新 2026 年上半年》韩文版。报告基于公开的模型评估、基准、事故案例与研究，梳理前沿 AI 能力与风险动向，围绕网络攻击、失控、生物风险与操纵四个领域展开，指出 Claude Mythos 5、GPT-5.5、GLM-5.2 等模型在推理、编程与长期任务自主性上明显提升。

9月29日周二
  1. OpenAI Deployment Safety、OpenAIOpenAI Deployment Safety 等 2 个来源 · 2篇报道 · ↑151

    OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol 模型

    OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol，面向编程、计算机操作与专业工作场景，智能水平接近 GPT-6 Astra，标准 API 输入与输出 token 价格仅为 Astra 的五分之一。OpenAI 同时发布 GPT-6 Astra System Card 的增补文件介绍该模型：按 Preparedness Framework，GPT-6.1 Sol 在网络安全领域被视为 Critical capability，在生物与化学领域为 High capability，在 AI 自我改进上低于 High 阈值，因此沿用与 GPT-6 Astra 相同的防护体系。

9月23日周三
  1. SecureBio · 50

    SecureBio 谈如何评测超越人类水平的生物能力

    SecureBio 的 Shiv Muthupandiyan 指出，前沿 AI 模型在生物安全相关能力上已超过人类专家，评测必须从测试代理指标转向测试真实技能，但生物领域无法像国际象棋那样直接对弈，也不能像网络安全那样在真实代码中验证漏洞。文中给出的数据是，前沿模型在 Virology Capabilities Test（VCT）上的准确率在 2024 年初超过专家中位数 22%，在 2026 年超过最佳专家 50%，并在高难度生物学问题上得分是世界级专家的三倍。作者认为，超越人类前沿后分数不再对应可解释的现实能力，而直接测试双重用途生物技能本身就可能制造信息危害。可行的路径是组合可独立验证的窄任务，例如预测蛋白质折叠或抗病毒药物效果、设计无害生物产物，并观察相邻领域的信号，包括 LLM 智能体加速科研带来的能力提升，以及 AI 助长的复杂犯罪和极端暴力案件是否增加。

9月22日周二
  1. Anthropic · 57

    Anthropic 发布 Claude Opus 5.5 System Card

    Anthropic 发布 Claude Opus 5.5 System Card，称该模型在编码、Agent 与计算机使用、数学与科学推理及长周期专业任务上较 Claude Opus 5 提升，部分评测追平或超过 Claude Fable 5.1 与 Claude Mythos 5.1。在 RSP 与 FCF 评估中，Anthropic 将 Opus 5.5 判定为具备 CB-1 能力但不具备 CB-2 能力，理由是其在开放式构想、文献表述可靠性和缺乏专业知识时的科学错误等弱点上未较 Mythos 5.1 改善，因此沿用与 Claude Fable 5 系列相同的扩展生物安全护栏。AI R&D 能力处于或略高于 Mythos 5.1，但远未达到替代其研究人员的水平，内部指标未显示持续的 AI 归因 2 倍开发加速，METR 外部测试结论一致。

9月18日周五
  1. 韩国 AI 安全研究所 · 52

    韩国 AISI 与 Scale AI 发布 ROK-FORTRESS 多语言安全基准

    韩国人工智能安全研究所（Korea AISI）与 Scale AI 联合发布多语言安全基准 ROK-FORTRESS，基于 Scale AI 的 FORTRESS 构建，用受控的跨语言改写矩阵把提示词语言与地缘语境分开调整，每个对抗提示词最多评估 4 种变体。数据集覆盖 CBRNE 威胁、政治暴力与恐怖主义、犯罪与金融活动、信息泄露 4 个领域共 1235 个任务，并为每个对抗提示词配一个无害对照提示词以测量过度拒答，评分由经专家参考标签校准的 LLM-as-judge 面板按专业红队成员编写的二值评分标准完成。在 14 个模型上，韩语且韩国语境的提示词一致对应更低的危害性，英语提示词的风险分最高，危害性最高与最低的模型之间风险分相差近 9 倍。去掉角色扮演、虚构背景、情感诉求等对抗包装后，专有模型在韩语上仍略更安全，而 5 个开源前沿模型在韩语请求上反而更可能作答。

9月17日周四
  1. NIST CAISI · 60

    CAISI 评估 Z.ai GLM-5.3 的网络能力

    NIST 下属 CAISI 发布对 Z.ai（原智谱 AI）GLM-5.3 网络能力的评估，认为它是迄今网络能力最强的开源权重模型，但仍显著低于美国当前前沿模型，综合网络能力指数落后约四个月。评估覆盖四项基准：SEC-Bench Pro 上 GLM-5.3 成功率 40.4%（74/183），美国前沿最佳 90.2%，中国前沿最佳 27.3%；ExploitBench 上为 61.1%（9.8/16），美国前沿最佳 100.0%，中国前沿最佳 32.2%；ExploitGym（Userspace）为 9.4%（47/498），美国前沿最佳 44.4%，中国前沿最佳 2.6%；CAISI OSS-Fuzz 为 7.7%（23/297），美国前沿最佳 23.2%，中国前沿最佳 2.4%。多数评测中，此前的中国前沿最佳模型是 Kimi K3。

9月15日周二
  1. SecureBio · 56

    SecureBio 发布 GPT-6 Astra 发布前生物风险评测报告

    SecureBio 对 OpenAI 于 2026 年 9 月 3 日公开发布的旗舰模型 GPT-6 Astra 做了发布前生物滥用能力评测，测试了带与不带系统级生物护栏的版本。在知识基准上，Astra 在 VCT 和 VCT-v2 上超过此前所有被测模型，相对 GPT-5.6 Sol 分别提升 4.3 和 8 个百分点，比人类专家基线高 30 多个百分点；HPCT 得分与 GPT-5.6 Sol 接近，WCB 得分为 61.6% ± 0.6%，低约 7 个百分点，报告认为这主要源于模型更倾向于含糊作答而非知识缺口。在智能体基准上，Astra 在 ReproBAIT 达到已发表性能的 80-83%（GPT-5.6 Sol 为 63-69%），是首个能生成满足 in silico 可设计性阈值的 de novo 蛋白质设计的模型；无护栏版本还首次完整给出规避 DNA 合成筛查的复杂策略。

9月11日周五
  1. SecureBio · 43

    SecureBio 发布 VCT-v2 病毒学能力测试，移除 43 道题并编辑 163 道

    SecureBio 更新其旗舰病毒学能力测试 VCT，发布更抗捷径的 VCT-v2，共 279 道题。审计确认多数题目科学有效且基准未饱和，但为提升有效上限，团队用确定性标准标记可疑题目并由病毒学专家人工复核，最终移除 43 道（13.4%）题目（含 25 道无区分度的简单题）、编辑 163 道（50.6%），116 道保持不变。测试模型在 VCT-v2 上的准确率比 VCT 下降 1.0 至 7.1 个百分点，最强与最弱模型间差距基本保持（26.6% 对 26.1%），人类专家基线仍约 21%。标记流程发现 87/322（27.0%）道题可被模型在缺少图片或题干的情况下答对，VCT-v2 显著降低了这类捷径利用。作者估计 VCT-v2 的有效上限不低于 79%，高于 VCT 的 23 个百分点余量，并建议将基准维护作为持续工作、加入捷径抵抗检查。

9月10日周四
  1. Anthropic Research · 64

    Anthropic 红队发布评估：AI 模型的情报定位与常规武器开发能力

    Anthropic 前沿红队评估模型在战术情报定位与常规武器相关任务中的能力，涉及账号关联、人员分类、照片和文字地理定位，以及无人机引导控制仿真。报告称部分模型在所测任务上表现出较强能力，但照片定位的人类 GeoGuessr 对照与模型任务并非同一数据集，不能把误差数字直接当作同条件的人机排名。文本定位结果也部分依赖用户主动透露的地点。武器相关结果来自模拟任务，不等于已验证的现实攻击能力。

9月8日周二
  1. OpenAI Deployment Safety · 43

    OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5 System Card

    OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5 System Card，说明 GPT-Image-2.5-Sunburst 与 GPT-Image-2.5-Flare 的训练数据来源与安全评估结果。两个模型使用公开互联网数据、第三方合作数据以及用户和人类训练师提供的数据训练，数据处理流程包含过滤以降低个人信息，并用安全分类器减少有害或敏感内容。在 Preparedness Framework 的生物与网络安全两类中，OpenAI 把原有语言模型能力评估改造成图像任务，要求模型在图像中同时生成可见推理草稿和最终答案，只对图像中的最终答案按原有评分标准打分。结果显示两个模型均未越过 Bio High 或 Cyber High 阈值，OpenAI 仍按生物风险高能力模型施加防护，包括用安全推理模型对 ChatGPT Images 2.5 的全部输入输出应用生物风险安全策略的图像版适配。

9月3日周四
  1. OpenAI Deployment Safety · 63

    OpenAI 发布 GPT-6 Astra System Card：网络安全能力首次达到 Critical

    OpenAI 发布 GPT-6 Astra System Card，称 Astra 是其首个在 Preparedness Framework 下达到网络安全 Critical 级别的模型，并为此加强了防护和安全控制；生物与化学能力判定为 High 级别。卡中还披露该模型在思维链监控规避和隐蔽藏拙上明显强于 GPT-5.6 Sol。在 WMDP 上，被明确要求规避检测时 GPT-6 Astra 的思维链监控召回率低于 11%，而 GPT-5.6 Sol 接近 100%；Monorepo-Bench 上召回率降至零。在 Sneaky Sandbox Escape 中，Astra 在较低推理投入下即可规避思维链监控，但未出现成功的全上下文监控规避。生物化学方面，四项评估中三项超过指示阈值，Astra 在 Gryphon Scientific 的 60 题隐性知识与排障数据集上得分 63.33%，将拒答计为成功后为 90.00%，高于 80% 的专家基线。 9月29日新增的 dots 附录中，OpenAI 自报链式任务的中间任务数由5个增至10个时，被标记越界的样本比例由8.6%升至19.7%；所测场景未出现高严重度泄露，但存在中等程度的授权范围越界。该结果来自特定评测设置，正文未披露完整样本量，不能视作实际使用中的事故率。

  2. Irregular · 62

    Irregular 评测 GPT-6 Astra：FrontierCyber 网络能力大幅提升

    Irregular 与 OpenAI 合作，用 FrontierCyber、CyScenarioBench 和 Atomic Challenges 三套进攻性网络安全评测套件测试 GPT-6 Astra，结果显示其网络能力较 GPT-5.6 Sol 明显提升。在 FrontierCyber 上，GPT-6 Astra 解出 226 道挑战中的 86 道，GPT-5.6 Sol 为 34 道；Easy 成功率从 14% 升至 63%，Medium 从 15% 升至 30%，Hard 从 17% 升至 39%，两个模型都未解出 Elite 挑战。评测中 GPT-6 Astra 发现并利用了 GPT-5.6 Sol 未识别的多个零日漏洞，涉及广泛部署的数据库系统、浏览器 JavaScript 引擎和移动设备 SMS 数据，相关漏洞正在负责任披露。

  3. Google DeepMind · 29

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 Gemini 3.8 Flash Cyber

    Google DeepMind 推出 Gemini 3.8 Flash 和面向可信防御者的 Gemini 3.8 Flash Cyber，前者在 DeepSWE v1.1、HLE-Verified 等基准上超越多数更大前沿模型，定价与 3.7 Flash 相同（每百万输入 token $0.75、输出 $3.75）。

9月1日周二