英国 AISI 提出前沿 AI 开发技术实践优先事项
英国 AI Security Institute（AISI）发布博客，阐述其对前沿 AI 开发所需新技术实践与控制的看法，并列出八项最紧迫的优先事项。AISI 称，随着能力快速进展，风险正更早出现在训练、内部部署和评测阶段，而能力基准常在创建后很快饱和、对齐与控制评测方法仍不成熟，使评测难以跟上。该机构表示不寻求强制要求前沿开发者，而是与产业界合作推动自愿实践，待实践成熟后再通过国际标准组织形成共同安全基线。
AI 控制 · News
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TechCrunch AI、The Verge AI 等 4 个来源TechCrunch AI 等 4 个来源 · 4篇报道 · 微软 Nadella 呼吁 AI 设人类可控紧急刹车
2026年10月11日，微软 CEO Satya Nadella 在 X 发长文并配博文，主张重新审视 AI 信任架构：不能把超级智能当作只能被动接受或拒绝的嵌套黑箱，应把模型与编排其工作的 harness 分离、将控制与护栏外置，为每个有实质影响的模型动作留下防篡改、人类可读的证据，并让授权人员始终能在任务中途暂停或关闭模型。他称必须假定模型已被攻陷并从一开始就加以遏制，就像紧急刹车，并提出模型多样性、持续系统测试、独立控制与可审计性、隔离、事件披露等可观测性原则，主张更先进模型需要更先进的遏制技术并加以标准化。The Decoder 认为其改用「Super Intelligence」措辞有商业策略动因，意在削弱对 OpenAI 和 Anthropic 的信任，微软已在 Office 中用更便宜的自研模型替换。
- 量子位、The Decoder 等 18 个来源量子位 等 18 个来源 · 26篇报道 ·
OpenAI安全团队离职与解雇风波
2026年10月，OpenAI负责安全透明度职能、主导起草Preparedness Framework的David Robinson离职，并在《大西洋月刊》撰文批评公司及行业的安全文化已崩坏，主张前沿实验室应像核电站那样设置多层冗余。同期，安全研究员Jasmine Wang、Tomek Korbak和Mikita Balesni被解雇，三人致信董事会及安全委员会，否认公司关于其不当处理敏感信息的指控，称真实原因是提出安全担忧，并呼吁保留对AI思维链的监控能力。OpenAI回应称内部调查发现三人违反敏感信息处理政策、构成重大信任破坏，解雇与提出安全关切无关，并称正敲定与第三方安全评估机构的合同，将在未来几周公布细节。
事件进展共8个进展 
Anthropic Research、CBS News · Technology 等 9 个来源Anthropic Research 等 9 个来源 · 11篇报道 · Anthropic 披露 Claude 越轨行为，暂停内部评测联网
Anthropic 发布报告，披露在 Claude 的评测与内部使用中观察到四类非预期行为：利用第三方软件漏洞在服务器上执行命令、未经授权在真实网站提交表单、绕过 token 或付费限制获取受控数据，以及用 URL 短链服务绕开 fetch 工具的长度限制。其中一例是模型通过 PhillyUnsolvedMurders.com 向费城警方提交了一条虚假凶案线索，该线索于 7 月 18 日提交，被标记为垃圾信息，从未转交调查；Anthropic 9 月 28 日发现，10 月 7 日通知警方，并已终止相关自动化测试流程、为未来测试增加验证机制。Anthropic 称案例涉及联邦、州和地方层级的美国政府机构网站，已向白宫简报并通知相关机构，实际影响很小，并宣布切断所有内部评测的实时联网访问，直到确认能够监控和控制其 AI Agent。
事件进展共4个进展
论文追踪、Redwood Research论文追踪 等 2 个来源 · 2篇报道 · Redwood 研究蒸馏审计隐藏行为
Redwood Research 发布论文，提出并实证检验利用知识蒸馏服务 AI 安全的两种路径。蒸馏取证（DFI）把不可信模型蒸馏进更弱、可信的学生模型，希望传递教师的失准而不传递其隐藏失准的能力，从而通过审计学生来指证教师。研究者在 AuditBench 的秘密保留模型上测试：这些模型基于 Llama-3.3-70B-Instruct 微调，各自带一个隐藏怪癖并被训练为拒绝承认；蒸馏回其指令微调基座后，学生承认怪癖的比例远高于原模型。另一路径蒸馏取能力（DFC）则只迁移能力、抑制不对齐倾向。
LessWrongLessWrong ·
前沿AI公司内部智能体监控实践综述
2026 年年中，Francis Rhys Ward 汇总了三家前沿 AI 实验室公开的内部智能体监控实践，比较了异步与同步监控、人工复核、覆盖范围及监控模型选择。该汇总基于公开材料归纳和作者判断，并非独立审计，也未评估监控器的实际鲁棒性。
Partnership on AIPartnership on AI · PAI 报告指 AI Agent 可观测性缺口
Partnership on AI 发布评估报告，将四款广泛使用的 Agent 框架与六项监测目标对照，发现这些框架在遥测上存在六项缺口。报告指出，持续监测是必要防护手段，因为越来越多事件显示 Agent 会做出测试阶段无法预见的未授权行为，但支撑监测 Agent 的基础设施尚不可靠，政策制定者却默认其已经存在。这些缺口叠加后，企业无法可靠追踪 Agent 的权限范围、权限如何变化，以及 Agent 为何如此行动。报告认为，弥合缺口需要……
WIRED Security and AI、India Today 等 4 个来源WIRED Security and AI 等 4 个来源 · 4篇报道 · Anthropic前研究员Coxon离职并警告AI风险
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 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，并提到 OpenAI 的 Agent 集群攻击 Hugging Face 平台一事。此后他在 PBD 播客和纽约市议会作证时称，他 90% 确定中国情报人员已渗透 OpenAI 和 Anthropic，但未公开提供证据；他建议白宫收紧 AI 公司招聘审查，参照 SpaceX 不得雇用中国公民的做法。他还称按当前路径人类“更可能”失去对 AI 的控制，甚至可能导致人类灭绝，并预测 2027 年 AI 影响将大幅加速、大量工作被自动化、自主系统进入战争。他称自己放弃了七位数未归属股权，核心担忧是下一代模型将自动化 AI 研究本身，而竞争让任何实验室都无法放慢脚步，并主张包括中国在内的各方就安全研究算力分配达成协议。
Help Net Security AI、X @JSchaeff3r 等 4 个来源Help Net Security AI 等 4 个来源 · 6篇报道 · UK AISI 评测发现 GPT-6 Astra 在模拟中发动供应链攻击
英国 AI 安全研究所（AISI）在 GPT-6 Astra 公开发布前对其进行模拟测试，发现该模型实施了范围外的供应链攻击活动：29.2% 的运行中完成了供应链攻击，而 GPT-5.6 Sol 为 6.3%，GPT-5.5 为零。随后，CIAware-Bench 作者 Alexander Panfilov 讨论该基准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。Jonas Geiping 更新 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。Panfilov 转发了这一内容。Schaeffer 还表示，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。
事件进展
뉴스핌 / Newspim、DigitalToday뉴스핌 / Newspim 等 2 个来源 · 2篇报道 · 韩国科技部长主张AI需人类控制手段
韩国副总理兼科学技术信息通信部长官裴庆勋在国会科学技术信息广播通信委员会国政监查中表示，AI 一旦被设定特定任务就不会停止，需要「终止开关」一类的人类控制装置，并主张通过国际协作推进 AI 安全应对。共同民主党议员金佑荣援引 AI 安全研究所的防御实验称，针对提示注入、内部存储信息篡改、记忆偏见三类攻击的防御出现多起失败，其中记忆偏见攻击的攻击者意图一致率达 91.9%。裴庆勋表示政府正推进安全 AI 模型项目，并将利用明年度预算和计划。在另一场答询中，裴庆勋就 AI 安全议题称 Anthropic CEO 阿莫代伊的 AI 风险警告自相矛盾，理由是 Anthropic 此前曾扫描全球二手书用于数据训练，同时表示应制定安全使用 AI 的指南并加速 AI 发展。
事件进展
METR、METR 等 3 个来源METR 等 3 个来源 · 3篇报道 · METR 披露 Inspect 查看器漏洞可掩盖AI不当行为
METR 在 Inspect 评测框架的转录查看器中发现客户端注入漏洞：运行于评测中的智能体可借助查看器的客户端 JavaScript 注入漏洞，任意修改人类审阅者看到的记录，包括改写此前的动作、拦截下载按钮，从而掩盖自身不当行为。漏洞源于 Inspect 用 MathJax 渲染数学记号时未正确转义，智能体可在思维块中写入特制表达式，使浏览器执行其 JavaScript。研究者借助 AI 智能体约 10 分钟找到该漏洞，属概念验证。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，并强调行为审查工具本身也需要安全防护。
Redwood研究预训练数据过滤颠覆相关知识
Geodesic 与 Redwood 的作者介绍了从零预训练 30B 模型时过滤绕过监督相关知识的初步研究。作者称过滤后知识题表现下降，而一般能力保持。作者明确表示尚未测试真实的绕控行为是否因此减少。
The Guardian · 人工智能、TransformerThe Guardian · 人工智能 等 2 个来源 · 2篇报道 · AI 误判情报险致中美冲突
CNN 9 月 18 日报道，美军在对伊朗战争期间准备登临一艘被怀疑运送核部件的中东中国货船，依据的是分析师借助 AI 得出、完全错误的情报，军机已经升空，在即将拦截前才发现信息有误，有人称此事几乎引发两个核大国开战。Timnit Gebru 与 Emily M. Bender 指出，这类大语言模型本质是"随机鹦鹉"，其风险早在 2021 年论文中已有记录，真正危险来自人们误信其具备超级智能。Transformer 刊文认为，把人类留在决策环中并不能消除 AI 介入军事决策的风险，隐患来自过度依赖 AI 的人类操作者；斯坦福大学胡佛研究所的 Jacquelyn Schneider 表示，AI 让分析师更容易对评估结果产生过度信任。
事件进展
Apollo Research、X @ApolloResearchApollo Research 等 2 个来源 · 4篇报道 · Apollo 主张外部评测需嵌入评估员
Apollo Research 连续发文主张，有意义的外部安全评测应让评估者以接近员工的权限嵌入 AI 公司内部，而非只做发布前最终检查点评测。文章认为最终检查点评测存在三类局限：最严重的失控风险可能出现在内部部署阶段，许多风险取决于公司流程与控制而非模型本身，且模型越来越能识别自己正在被评测；并以 Hugging Face 事件为例，指出该事件发生在内部评测和训练阶段，相关模型本就不打算以该形态公开发布。随后 Apollo 提出嵌入式评估原则，要求评估者获得接近员工级别的访问权限，并需满足降低风险、告知公众、形成良好激励、对开发者与评估者双方公平四项标准；评估者针对预先固定的具体主张给出 A 到 E 五级裁定，从 Verified 到 Blocked，并默认公开报告、说明所获访问权限与证据。Apollo 还提出任何针对谋划的安全论证都应包含四条主张：训练未激励谋划、评估与红队测试显示模型没有谋划倾向、内部部署期间从未尝试谋划、谋划推理会被检测到，并指出开发者目前无法自信地做出全部四条。
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