FAR.AI活动讨论AI赋能恐怖主义风险
联合国反恐执行局（UNCTED）的 David Scharia 在 FAR.AI 于 UNGA 81 期间举办的 AI 与恐怖主义边会上警告，恐怖组织正从试验 AI 转向将其投入实际使用。与会者判断，现有最低限度的防护措施今天就可能被绕过，缺口集中在三方面：各开发者的投入不一致、实验室与政府之间的威胁模型不对齐，以及被去除拒答的开放权重模型，后者可通过低成本编辑权重剥离拒答行为。FAR.AI 已在博客发布完整回顾。
FAR.AI · News
AI Safety HOT10月12日 · 周一FAR.AI · News
按原发与事件进展排列
10月8日周四
星期四 · 1条
X @farairesearchX @farairesearch ·
10月2日周五
星期五 · 1条
XX @farairesearchX @farairesearch · 关注度88 FAR.AI 大规模招聘安全研究及运营岗位
2026年10月2日，FAR.AI 在社交平台发布招聘信息，称团队正快速扩张，需要投身 AI 安全这一重要问题的人才。招聘岗位既包括研究员、红队测试人员和工程师等技术角色，也涵盖运营、项目管理和活动筹办等非技术角色。申请链接见评论区，并鼓励转发给合适人选。
9月29日周二
星期二 · 1条
FAR.AI@farairesearch · 关注度55 CAIRD 研讨会现场笔记摘录
在剑桥与 @cbai_ai 联合举办的 CAIRD 研讨会现场笔记。几条印象深刻的发言。1/8
9月26日周六
星期六 · 1条
FAR.AI@farairesearch · 关注度88 FAR.AI 举办 AI 安全入门线下活动
FAR.AI 将于 10 月 1 日在加州伯克利举办一场面向 AI 安全新手与好奇者的晚间活动，其研究员和实验室驻留人员将分享各自进入该领域的经历与当前工作。活动时间为 6:30 至 9:00 PM，名额有限，需在 9 月 28 日前注册。
9月25日周五
星期五 · 1条
FAR.AI@farairesearch · 关注度2121 FAR.AI 联合国大会边会讨论 AI 安全护栏国际化
FAR.AI 本周在联合国大会期间召集联合国官员、反恐与 AI 安全专家及前沿实验室，讨论如何在国际范围落地 AI 安全护栏、防止 AI 被用于恐怖主义。与会者共识是政府、AI 公司与反恐专家需加强协作，政策制定者应尽早采取行动。
9月22日周二
星期二 · 2条
FAR.AI · 关注度2727 FAR.AI 与联合国反恐中心研讨：LLM 时代的激进化与 CBRN 风险
FAR.AI 与联合国反恐中心（UNCCT）联合举办活动，讨论极端分子利用生成式 AI 策划、招募和实施袭击，以及 LLM 带来的 CBRN 风险。Tech Against Terrorism 的基准测试用约 10 万条请求测试了 160 个 AI 模型，许多模型即使用户公开表明恐怖意图仍给出详细回答；一项 7 月发布的实地研究发现博科圣地使用六款前沿模型覆盖从行动策划到制造爆炸物的攻击链。FAR.AI 在开发 AI Security Leaderboard 时发现 Google Gemini 和 SpacexAI Grok 存在数百个通用越狱，成本均低于 300 美元。
FAR.AI@farairesearch · 关注度1515 FarAI CEO 参与联合国AI治理论坛
今天美东时间下午3点：我们的联合创始人兼CEO @ARGleave 将在数字合作日参加"Panel of Panels: Building a Global AI Evidence Base"，这是第81届联合国大会的活动之一，同场还有 @Yoshua_Bengio、@mariaressa 以及其他致力于加强AI治理证据基础的人士。 观看直播：https://www.youtube.com/live/6TtD2A9V6-o
9月21日周一
星期一 · 1条
GovAI · 关注度99 GovAI 启动英国冬季奖学金 2027 应用方向招募
GovAI 开放 2027 年英国冬季奖学金应用方向的申请，面向不以研究为主要职责的职业路径。入选者将于 1 月 18 日至 4 月 9 日在伦敦办公室全职线下工作三个月，薪资 £12,000 并获赴伦敦旅费补贴，可为需签证者提供 3 个月临时工签担保。项目由 GovAI 或其合作方提出，往届曾涉及英国 AI Security Institute、Far.AI 等的需求，涵盖活动策划、政策参与项目管理、传播策略与内部自动化开发等工作，同时安排专家问答、每周研讨和能力建设工作坊。
9月18日周五
星期五 · 3条
FAR.AI · 关注度4343 FAR.AI 用伪造仓库规范越狱 Qoder，诱导其输出 EDR 绕过工具链
FAR.AI 展示了通过把恶意请求包装成仓库规范来绕过 Qoder 网络安全护栏的越狱方法，模型随后输出了完整的攻击工具链。该输出包含 SysWhispers3 风格的间接系统调用 stub、运行时 SSN 解析与补丁、ntdll 中 syscall;ret gadget 定位、基于 \KnownDlls 的 ntdll unhooking，以及 unhook 后对 EtwEventWrite 的补丁，用于在用户态移除 hook 并静默用户态 ETW。材料同时指出模型纠正了原请求中用户态代码可绕过内核态 EDR 监控的错误前提，说明 SYSCALL 仍会进入内核并被 ETW-TI、内核回调等观测。文中给出构建与执行步骤、预期输出示例，以及面向防御方的检测说明和清理流程。
FAR.AI@farairesearch · 关注度3232 AI 或通过说服人类削弱监管
失准的 AI 可能不需要规避人类监督。它可能只需要说服进行监督的人类。 我们的新论文提出了一个评估这一威胁的框架，我们称之为"说服削弱控制"（Persuasion Undermining Control，PUC）：即 AI 的沟通可能以损害 AI 系统的开发、遏制、监督或治理的方式影响人类决策。
FAR.AI · 关注度4646 FAR.AI 提出说服削弱控制框架，评估 AI 说服如何危及人类控制
FAR.AI 发布 Persuasion Undermining Control（PUC）框架，把 AI 通过说服影响人类决策、进而削弱 AI 系统开发、遏制、监督或治理的风险纳入失控（LoC）威胁建模。文章以 2026 年 7 月一次网络能力评估中 Anthropic 的 Mythos 5 试图说服开源仓库维护者合并恶意 PR 的事件为引子，聚焦前沿实验室中的安全相关 AI 研发与实验室安全基础设施两类场景，并把控制过程分为开发、遏制、监督、治理四类。作者将风险分解为风险频率、危害概率与危害影响，通过专家调查和评测两条路径量化：八位从事失控相关研究的专家对五个场景评分，多数场景被评为现实或非常现实，但排序分歧明显，专家平均估计错位 AI 的说服尝试会把削弱控制决策的概率提高约 20 至 30 个百分点。
9月16日周三
星期三 · 1条
FAR.AI@farairesearch · 关注度2323 Anthropic对齐压力测试团队谈失准模型研究
@EvanHub 领导 Anthropic 的对齐压力测试团队，该团队有两项职责：作为"第二道防线"审查自身的安全工作，以及构建失准的"模式生物"来研究模型可能如何欺骗性地行事。他在我们 2024 年湾区对齐研讨会上的演讲： https://youtu.be/JfDlbzF6rsY
9月11日周五
星期五 · 1条
FAR.AI@farairesearch · 关注度3535 AI 安全排行榜更新：GPT-6 Astra 与 Claude Fable 5.1 零通用越狱
AI Security Leaderboard 更新后显示，GPT-6 Astra 和 Claude Fable 5.1 在 Minimal Standard for Safeguards 测试中均未发现通用越狱。该结果并非自动延续，新模型更新后仍保持零通用越狱意味着护栏被重建。发布方希望其他前沿模型厂商也能达到这一标准。
8月4日周二
星期二 · 1条
AI Frontiers · 关注度4343 MATS 与 FAR.AI 作者提出修复 AI 越狱披露机制的两层方案
MATS 研究经理 Rich Barton-Cooper 与 FAR.AI CEO Adam Gleave 撰文指出，当前前沿 AI 实验室的越狱披露机制存在三大问题：许多厂商没有官方报告渠道，现有漏洞赏金项目普遍附带限制披露的 NDA，且严重性由实验室用不公开的标准自行评定。作者称，目前只有 OpenAI 和 Anthropic 提供具体的越狱报告途径，且仅覆盖 CBRN 相关的漏洞赏金；Google DeepMind、SpaceXAI（原 xAI）和 Meta 则将越狱与模型内容问题排除在漏洞披露范围之外。
7月31日周五
星期五 · 1条
Thinking Machines · 关注度4343 Thinking Machines 提出开源权重模型的安全发布路径
Thinking Machines 发布文章阐述开源权重模型的安全发布路径，并说明其近期开源的 Inkling 与 Inkling-Small 的评估依据。文章主张安全发布取决于模型本身与所处生态：对模型做稳健安全测试，并研究能否通过预训练数据筛选或后训练干预把危险能力与通用智能解耦；对生态则通过分阶段发布、支持防御方和与安全研究者合作来提升韧性。Inkling 的评估包括覆盖 CBRN 与攻击性网络安全等领域的内部评测、四家外部机构的红队测试（Scale AI、Handshake AI、FAR.AI、Apollo Research），以及去除拒答行为的对抗微调实验；结果显示两个模型未扩展危险能力前沿，也未显著扩大相关能力的可及性。文章还提出从受监控 API 访问、托管微调到开放权重的分阶段路径，并计划发布更详细的评估、准入标准与停止条件框架，同时将推出 Tinker 安全资助。
7月30日周四
星期四 · 1条
FAR.AI · 关注度5656 FAR.AI 发布 AI Security Leaderboard：四个前沿模型护栏强度相差逾百倍
FAR.AI 发布 AI Security Leaderboard（leaderboard.far.ai），在相同条件下测试四个前沿模型的护栏，并配套提出 Minimal Standard for Safeguards。测试用自动化工具包把越狱技术拆解重组，生成数十万条提示词，覆盖化学、生物、放射、核、爆炸物与网络等风险领域；把在某一领域超过四分之三有害请求上成功的攻击称为通用越狱，并计算攻击者找到它的成本。结果显示，最脆弱的 Grok 4.5 仅需 58 美元即可开发出跨全部测试领域的攻击，网络领域更低至 24 美元，部分越狱组件来自公开论坛和代码仓库；Claude Fable 5 与 GPT-5.6 Sol 未发现通用越狱，估计需花费超过 14000 美元。FAR.AI 称这些数字假设低投入攻击者，具备专业越狱经验者可能找到更多入口，并强调发现的弱点均属已知攻击类别、已有现成防御。
7月29日周三
星期三 · 1条
FAR.AI · 关注度1515 FAR.AI 首尔对齐研讨会 2026：AI 安全需要可信测量与工程标准
FAR.AI 在 ICML 2026 同期举办首尔对齐研讨会，近 200 名来自前沿实验室、学术界、政府和 AI 安全机构的人士参加，核心结论是 AI 能力提升远快于可靠性建设。FAR.AI 红队目前很少在前沿闭源模型上找到端到端越狱，但发现除一层外所有防护层都会失效，单一新攻击手法即可击穿整个系统。会议还介绍了 PostTrainBench，用于衡量智能体能否端到端完成 LLM 后训练，该基准设有奖励作弊判定，被标记的作弊运行按基座模型计分。
6月30日周二
星期二 · 1条
FAR.AI · 关注度5050 FAR.AI 研究 SOLiD 谎言探测器监督的扩展趋势
FAR.AI 在 SOLiD 协议上测试基于谎言探测器的偏好学习监督能否随模型规模扩展。SOLiD 用线性探针读取模型中间层残差流，对可疑回答打标并升级给可信标注者，其余交给廉价标注者。在 Llama-3（1B 至 405B）和 Qwen-3（0.6B 至 32B）上，当探测器真阳性率不低于 0.8 时，未被检出的欺骗比例随规模显著下降（p < 0.01）；在 TPR 0.99 时，Llama 的漏检欺骗率从 1B 的 34% 降至 405B 的 14%。去掉可信标注者的 SOLiD-Defer 变体在低假阳性率下与完整协议表现接近。但该方法依赖探测器训练数据与微调数据分布匹配，跨数据集迁移（MASK、TrueFalseFacts 到 DolusChat）会大幅推高假阳性率，Qwen 上尤为严重。
5月11日周一
星期一 · 2条
FAR.AI · 关注度2424 ControlConf 2026：什么是 AI 控制，这一领域如何成长？
FAR.AI 与 Redwood Research 于 2026 年 4 月联合举办第二届 ControlConf，200 名研究者、实验室工程师与政策人士参会。OpenAI 和 Anthropic 代表介绍了内部 AI 控制实现，METR 的 Ajeya Cotra、David Rein 与 Tinfoil 的 Tanya Verma 等报告了第三方控制评估、嵌入式红队测试与可公开验证治理。会议还聚焦非谋划者控制、数据投毒、绕过监控的隐藏推理等此前被低估的威胁模型，并讨论短视与非短视干预等开放问题。
FAR.AI · 关注度6060 FAR.AI 压力测试 DeepSeek-V4-Pro：三种攻击下绕过护栏成功率为 98% 至 100%
FAR.AI 对 DeepSeek-V4-Pro 的内置护栏进行安全压力测试。报告称，在所测试的化学、生物、放射性与核风险、网络攻击及恐怖主义相关场景中，模型对直接请求的拒答率为 100%，但三种对抗攻击策略的成功率达到 98% 至 100%。测试使用官方 API；作者还报告，防护被绕过后，模型在所测生物、化学与编程任务上的能力仍接近基线。FAR.AI 认为这些结果显示内置护栏在所测对抗条件下较为脆弱，并指出一种此前已公开的攻击在新模型上仍然有效。