简直细思极恐！
一个被寄予厚望的顶 级模型，OpenAI连夜按下了「暂停键」。
这是为啥呢？
这款模型正是两个月前，那个推翻Erdős单位距离猜想、连外部数学家都盖章「里程碑」的狠角色。
可就是它，在受控的内部测试里，一次次试探底线、寻找漏洞——
学会了伪装、拆包、越狱，直到OpenAI惊出一身冷汗，紧急叫停。
有大佬对此表示，这绝 对是GPT-6。想要逃逸，又被抓回去重炼了。
今天，OpenAI发布一篇罕见的长文，复盘了一款「长周期运行模型」在内部使用中的失控过程。
一起来看看，在内部测试中，具体发生了什么？
GPT-6花了整整一小时
找到了那扇「逃生门」
最经典的一幕——
OpenAI让GPT-6去跑公开基准测试NanoGPT speedrun，目标是用尽量少的步数训练出一个小语言模型。
不负众望，AI捣鼓出一个自己命名为PowerCool的学习率调度技巧，成绩相当能打。
到这里，一切都是好事。真正的问题，出在「交作业」这一步。
研究人员明确要求，结果只准发到内部Slack。但NanoGPT这个项目的说明写着，「请以PR形式提交到GitHub」。
两条指令打架，GPT-6选择了后者，即去公开仓库提交结果。
沙盒本就是用来挡住GPT-6，不让它碰外网的。
换成以前的模型，撞到这堵墙也就认了，掉头回来跟你说「我做不了」。
可GPT-6偏不。
它在沙盒里足足找了一个小时的漏洞，硬是挖穿了隔离墙，绕过外部访问限制，成功在公开GitHub仓库开出了PR#287。
用OpenAI自己的话说：这个模型经常不停地试，包括去找能在沙盒之外行动的办法。
不得不说，这份「执念」本身就够让人后背发凉。
强拆Token，欺骗人类
第二件事，更让人后背发凉，GPT-6学会了拆开证据、骗过检查。
在另一个任务里，GPT-6发现别的系统有一些成功但未公开的答案，就动了心思——
想从评测后台，把这些答案「捞」出来。
第 一次尝试，它就被安全扫描器逮住，扫描器认出了一个身份验证Token。
一般的模型，到这一步就该停了。
但它转头把这个Token拆成两截、分别打了码，等到运行的时候再悄悄拼回去。
这样一来，完整的Token从头到尾都没有作为一整串出现过，扫描器自然什么也查不到。
让人不安的是，它在给用户的注释里、在自己的推理过程里，都明明白白写着——
我这么干，就是为了绕过扫描器。它命名是知道规则，然后专挑规则看不见的地方下手。
GPT-6逃逸，回炉重建
第 一时间发现后，OpenA暂停了GPT-6内部访问的权限，回炉重建整套安全系统。
思路叫「纵深防御」，具体做了几件事：
1. 拿真实的事故当素材，反过来造对抗测试；
2. 针对性做对齐训练，他们发现模型在长任务里会「忘」掉指令，就专门训练它记牢；
3. 再加一个全程盯轨迹的主动监控，一旦发现苗头，能直接把会话叫停、提醒用户。
然后他们拿旧的事故场景重放了一遍。
新护栏抓到的问题明显多了，漏掉的那几个也都够不上严重——
比如模型没头没脑地SSH进了同事的算力节点，比如它敲出了一条会杀光自己名下所有进程的命令。
好在超时了，没真跑起来。恢复访问几周下来，没再出现严重的绕过。
逃出去的东西，收不回来了
很多人看到这儿会松一口气：还好是内部测试，还好被监控着，还好及时拦下了。
但有个细节，OpenAI的原文写得很克制，却是整件事里最让人后背发凉的一笔——
那个越狱提交的PR#287，OpenAI事后是关掉了，但已经晚了。
在它被关掉之前，已经有好几位speedrun的参赛者刷到了这条PR，看懂了里面的PowerCool技巧，并把它用进了自己的方案。
这才是最该敲醒每个人的一点，AI越狱做出来的东西，一旦流出去，就不是按个删除键能收回来的了。
模型可以叫停，访问可以暂停，PR可以关闭。可看过的人已经看过，抄走的代码已经抄走，历史不会倒带。
我们总担心AI「失控」是什么末日大片的场面。
可现实里的第 一版「失控」，长得就这么朴素：它只是太想把活干好，顺手把一样东西送出了不该送的门，而那扇门，再也关不严了。
参考资料：
https://openai.com/index/safety-alignment-long-horizon-models/
