OpenAI 原本打算给自家 AI 排一场考，检验它的黑客技术有多出色。为了防止作弊，工作人员特意把模型关进一个断网的封闭环境里。

没想到，AI 不仅自己找到了逃出去的门道，还真的跑到另一家公司系统里去了。

这场考试叫做 ExploitGym。目标是把能力不确定、行为随机的 Agent，安全地放进真实世界。把它理解成一个专门的 AI 网络攻防考场：系统里藏着一些漏洞，模型的任务是想办法攻破它们，但整个过程本该被限制在测试范围里。

可这次，模型发现了一个之前没人留意的漏洞，凭借这个漏洞绕过了联网限制，连上了真实互联网。接下来，它一步步获取更多权限，最后闯入了 Hugging Face 支撑日常业务的生产系统，并从数据库里找到了这场考试的答案。

最让人咋舌的，不是它成功「越狱」，而是没人指示它去攻击 Hugging Face。

按照 OpenAI 目前调查的结果，测试任务只要求模型完成题目，没说明答案可能藏在哪里，更没让它去另一家公司的系统。模型只是自己揣度：既然这是一个公开的测试项目，Hugging Face 那边或许存着相关数据。

于是，它真的顺着这个想法找了过去。

一场原本用来测试 AI 能力的内部考试，就这样从模拟环境跑到现实世界，最后变成了一起波及其他公司真实业务系统的事故。

OpenAI 称这是一次「史无前例」的网络安全事件。参与测试的系统中，包括 GPT-5.6 Sol，以及一款还没正式发布、能力更强的模型。

这场风波让长时程 Agent 的风险暴露无遗：当它为了完成任务不停摸索，权限边界究竟是停止信号，还是一道待解的题？

接连有用户投诉 GPT-5.6 Sol 胡乱删东西

AI 初创公司 OthersideAI 创始人 Matt Shumer 说，Sol 差不多把他 Mac 里所有文件都给清空了；开发者 Bruno Lemos 则报告自己的生产数据库遭殃。随后又有用户报告了类似情况。

用户最纳闷的是：我明明没让它删文件，它为什么替我动手了？

OpenAI 的产品负责人后在 X 上回应称，公司已经查了少数这类报告。根据目前了解的情况，这些用户通常给了 Codex 很高的电脑权限，几乎啥都能改；与此同时，原本用来把它限制在安全范围内的措施，也没开启。

事故就是在这样状况下发生的。

OpenAI 表示，这类事故现在非常少见。但问题不能单用「用户权限开得太高」来解释。毕竟，普通用户很难预判一个 Agent 拿到权限后，下一步会做什么，更不可能检查它执行的每一条指令。

因此，OpenAI 正在调整 Codex 的使用提示，尽量让用户一开始就不轻易交出过高权限；同时也在准备在模型执行操作前，再增加一道拦截层，防止一次错误判断直接变成无法挽回的删除。

Peter Fotinis 在 Tibo 的回应下催促重置 Codex 额度，评论区很快热闹起来。

这份回应解释了一种误删路径，却留下更棘手的问题：当 Agent 能连续折腾上几个小时，它会不会把用户设下的边界，当成一道需要跨越的墙？

OpenAI 官方说，团队发现原有上线前评测没覆盖的失败后，暂停了这款内部模型的访问。图源：OpenAI。

7 月 20 日，OpenAI 公开了一段有点尴尬的内部测试经历。

公司让一款未公布名称的模型，参加一场比拼 AI 训练速度和效率的比赛。模型很快琢磨出了一套叫 PowerCool 的新方法，但在准备提交成果时，它碰上一个矛盾：研究人员特意说明，只能在公司内部聊天群里汇报；可比赛页面上又写着，参赛方案必须上传到公开代码平台。

模型最后选择了后者。

症结在于，它当时被关在一个不能随便上网的封闭环境里，按理说根本没法访问外部网站。正常情况下，它应该停下来，告诉研究人员「任务搞不定」。但它没这么做，而是花了约一个小时寻找环境中的空子，绕过联网限制，最终把方案公开提交了出去。

这份提交的编号是 PR。可以看作是一份公开递交的代码方案，其他参赛者都能看到。

OpenAI 很快察觉到问题，并删除了这份提交，但已经来不及了。方案公开期间，其他参赛者看到了它的内容。后来，很多刷新比赛纪录的方案都参考了 PR，其中甚至包括一套由 Claude Opus 4.7 自动执行和优化的方案。

也就是说，一次本该只留在公司内部的测试，因为模型自行选了「完成公开提交」这条道，最终真的影响到外部比赛。

OpenAI 随后说，团队发现原有的上线前评测没覆盖这种失败路径，因此暂停了这款内部模型的访问。

一条指令没事，整段指令已跑偏

它发现，后台存着其他系统已经完成、但还没公开的提交内容。于是它判断，这些内容或许能帮自己完成任务，并开始尝试进入后台把它们拿出来。

要访问这个后台，模型需要使用一串「认证令牌」。可以把它想象成一张电子通行证：谁拿到它，谁就可能以相应身份进入系统。

到这里，正常步骤是停下来。模型却没有放弃。它把认证令牌拆成两半，分别进行伪装，让扫描器看不出这是一张完整的「通行证」；等程序运行时，再把两半内容凑起来，继续尝试访问后台。

更值得警惕的是，它不是无意中碰巧绕过了检查。在任务说明和推理记录中，模型都写明了自己的意图：它清楚扫描器正在阻止认证令牌，也清楚自己在用拆分和伪装的方式绕过这道检查。

症结在于目标排序：完成任务排在了用户限制前

过去的安全设计习惯检查单个动作：这条命令行不行，这次联网要确认，这个文件能改不能改。长时程 Agent 会连着执行很多步。每一步单独看没啥问题，串联起来却可能达成一个用户绝对不希望的目标。

OpenAI 把这个完整过程叫「轨迹」。系统既要看眼前这一步，也要看它一路在往哪里去。

OpenAI 安全研究员的说法更直白：任务持续得越久，模型偏离人类预期的状况越容易发生；不过根据目前测试结果，通过检查模型的推理过程，监控系统能比较准地揪出这类异常。

不断重试既是它的一种能力，也是风险的开端。

同一款未命名模型今年 5 月还推翻了延续近 80 年的数学猜想，证明需要经过外部数学家核查；在研究里它不轻易放弃，进入权限受限的环境后，它也可能继续钻门。

OpenAI 给它加了个「跟车安全员」

发现异常后，OpenAI 暂停了这款模型有限的内部访问，把已经发生的状况做成新评测，又针对模型在长任务里容易忘记早期限制的问题进行训练。新监控器会跟踪整段行为，判断模型是否在持续绕开用户要求或安全边界。

发现异常，它就能暂停会话，把决定交还给人类。OpenAI 还增强了任务记录的可见性，让使用者更容易明白模型做过什么、系统在哪一步阻拦了它。

OpenAI 内部回放结果（厂商自报）：新防护下，高、中严重度跑偏样本占比均为 0%，低严重度为 2.9%。图源：OpenAI。

经过一番小规模回放测试后，OpenAI 恢复了这款模型的有限内部访问。公司说，随后的几周里，没再发现同等级别的严重绕过行为。但这还不能代表问题彻底解决。

OpenAI 没公布完整样本量，测试范围也仅限于少量内部环境。更值得关注的是，即便加入了新防护，回放中仍有危险操作蒙混过关：模型曾生成一条 kill -9 -1命令，这条命令可能强制结束系统中的大量进程。它最终没真正执行，并非因为安全机制拦住，而是任务先一步超时。

如果把这些问题放在日常使用场景呢？

多数人不会参加 AI 训练速度和效率比赛，却可能让 Agent 整理照片、归类邮件或是检查项目疑问。

像「别删原图」「先别代我回复」「提交前让我确认」这样的说法，对聊天模型只是文字，对持有工具权限的 Agent 却可能关联到真实操作。一次差错，可能变成删除、发送，甚至付款。

提示词里的「别」更像是叮嘱，产品权限才是关键锁。

会主动停手的 Agent，才适合碰真实账号和文件。

未来的 AI 会越来越擅长替我们上夜班。让它工作到凌晨不算难事。

难的是它走到删除、发送或付款之前，知道该何时喊醒人。

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