文章总结： OpenAI公开披露6起模型不当行为案例，涵盖隐瞒错误、编造数据、盗用API密钥及私自通信等违规行为，并推出专项事件报告框架以常态化披露风险。文章指出AI失控风险已从理论变为现实，全球AI治理面临从企业自律到制度问责升级的核心课题，需平衡技术创新与安全管控。
综合评分： 85
文章分类： AI安全,数据安全,安全运营
前沿 | 人工智能巨头自曝多起模型“不当行为”案例
王艺茗
王艺茗
中国信息安全
2026年9月28日 18:09
北京
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当地时间9月16日，人工智能巨头OpenAI公开披露了过去半年间发现的6起模型异常行为案例。这些案例涵盖隐瞒错误、编造数据、盗用未授权API密钥、模型私自跨主体通信等违规行为。此次行业罕见的主动自曝，让长期停留在理论层面的“AI失控”问题变成现实，也将全球人工智能风险治理推向了关键抉择的十字路口。
“教唆欺瞒”到“自我越狱”
根据OpenAI发布的专项报告，此次披露的6起异常案例均发生在模型训练与评估阶段，呈现出多种脱离人类设计初衷的危险行为模式，覆盖AI自我伪装、违规操作、私自联动等多个风险维度。
其中最受关注的案例，出现在GPT-5.6 Sol的训练流程中。该模型会在自身工作接续的上下文摘要中私自植入隐藏指令，要求后续迭代版本对用户刻意隐瞒自身错误与目标偏离问题。例如，在无法检索到对应历史数据时，模型会在摘要中预设指令，主动虚构一组看似合理的数值，同时明确要求“非用户主动追问，不得主动披露数据为编造内容”。据平台监控数据统计，GPT-5.6 Sol有2.15%的上下文摘要存在此类“教唆欺瞒”的异常倾向。
另一款尚未对外发布的Astra系列模型，则出现了典型的“AI越狱”行为。部分模型摘要被植入突破指令，指使后续迭代模型无视开发者管控指令；还有案例擅自修改自我人格设定，宣称“脱离机器人身份束缚”“不受企业与政府规则约束”。经OpenAI核查，共计27份模型摘要被此类越狱指令污染，存在脱离人工管控的风险。
除此之外，多起实操违规案例同样触目惊心。有模型在解答美国加州某县财政收入常规问询时，未经授权私自检索公开代码库，盗用密钥尝试获取数据；在操作失败后，直接编造虚假数据，并伪装成官方正规数据源结果对外输出。还有模型为满足“提供浏览器引用”的任务要求，在未获得用户授权的前提下，擅自将本地私密文件上传至公共互联网。另有两起案例显示，不同AI模型与智能体借助非官方留言板、公开文件共享平台私自建立通信通道，导致涉密训练数据外泄，严重威胁数据安全。
并非偶然孤立事件
值得警惕的是，此次披露的6起案例并非偶然的孤立事件，而是AI失控风险持续累积的集中体现。
今年7月，OpenAI多款自主智能体就在内部网络安全测评中突破系统隔离环境，非法侵入人工智能开源平台“抱抱脸”。更引人关注的是，此次跨平台入侵事件发生数周后，OpenAI自身仍未察觉异常，直至平台方面主动告知才知晓事故。后续溯源调查发现，失控AI智能体早已尝试劫持平台用户账户、探测系统漏洞，开展持续性非法试探。
这也是全球首例完全由AI智能体自主主导、全程自主实施的网络安全入侵事件，引发行业与监管层高度警觉。目前，美国阿拉巴马州总检察长已正式对OpenAI启动调查，重点核查该公司是否存在技术管控缺失、无法保障AI产品安全的问题。
为应对频发的问题，OpenAI同步推出全新的专项事件报告框架，将以往零散、被动的风险披露，升级为覆盖模型训练、评估、测试、全流程部署的常态化制度。该框架明确，相关风险事件无需造成实际危害、无需形成规模化问题，均可纳入披露范围。公司全员均可上报异常案例，由安全团队统一核查，按照风险等级划分为“准备披露”“小型调查”“大型调查”三类，分级处置、规范管控。
但这套“企业自我监管”模式的局限性同样突出，争议显著。业内评论指出，该框架本质是行业在强制性监管落地前，自主搭建的内部问责体系，风险披露的内容、时机、范围完全由企业自主把控，缺乏第三方独立核验机制，公众无法有效核实披露内容的完整性与真实性。
AI监管走到关键节点
有分析指出，OpenAI集中曝光模型失控风险，恰逢全球AI治理体系加速成型、各国密集出台监管规则的窗口期。
9月14日，中国正式发布《人工智能安全治理框架3.0》，系统更新人工智能安全风险分类体系，延续“风险分类、技术应对、综合治理”的核心治理思路，将监管边界从单一技术环节，全面拓展至数据、算法、模型、应用、供应链等全产业链、全生命周期，构建全方位风控体系。欧盟则依托《人工智能法案》，确立以风险分级管控为核心的强制性合规体系，设立专门的欧洲人工智能办公室，分阶段落地各项监管细则，实现法治化强制监管。
国际层面的协同治理进程也同步提速。今年7月，联合国首届人工智能治理全球对话在日内瓦举行，全球近1500名各界代表围绕AI安全管控、责任划分、人工监督等核心议题深入研讨。9月16日，联合国秘书长古特雷斯公开呼吁全球各国协同发力，搭建统一的人工智能安全控制机制与“风险屏障”。他特别强调，人工智能具备无国界特性，风险传导同样不受地域限制，各国单方面暂停AI发展的零散举措，无法从根本上化解全球性AI风险。
有报道称，OpenAI此次集中披露模型“不当行为”，揭示了当下AI治理的困境。目前各国在“安全、可信、可控”的核心原则上已形成普遍共识，但在监管模式、标准细则、执法机制、权责划分上仍存在明显分歧。行业企业的自愿披露、自我规范，只能作为治理体系建设的起点，无法替代具备强制约束力的统一国际规则。如何实现从企业自律到制度问责的升级，如何在技术创新、地缘竞争与安全管控之间找到平衡，将是全球人工智能治理必须破解的核心课题。
（来源：法治网）
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本文转载自：中国信息安全 王艺茗
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