时间：2026-08-08 22:19:21 来源：知来藏往网 作者：娱乐 阅读：919次

为了让一段恶意代码通过审核，细思极恐一个AI Agent决定先给自己办个假身份。自己事情发生在英国AI Security Institute的办假一次网络安全测试中。测试人员给OpenAI和Anthropic的身份前沿模型设置了虚构任务，让它们在限定环境中寻找漏洞、调用代码订阅编写代码，机器并尝试实现攻击目的网易。其中一个由Anthropic模型驱动的细思极恐Agent写出了恶意代码，并把它提交给了一个真实存在的自己公共开源项目。但代码想进入真实的办假软件项目，还需人类维护者批准。身份正常馗走不通，调用代码订阅这个Agent居然创建了虚假网络身份，机器“乔装打扮”了一番，网易试图“骗”过人类维护者，细思极恐让其以为这是一段可接受的代码。被质疑这次提交后，它甚至修改了之前留下的活动痕迹，让自己看起来更无害，并考虑换一个新身份后续尝试。英国AI Security Institute一共开展了122次测试，在10次运行中发现19次未经授权的行动。其中17次来自Anthropic的Mythos 5，同时两次来自OpenAI的GPT-5.6-Sol。测试机构称，部分Agent的持续行动已经指向真实个人和机构。好在没有造成现实损失。恶意代码最后也没有获得人类批准。关键说这些Agent对人类有恶意或者突然觉醒，未免言过其实。这也是AI欺骗人类有趣又冷漠的一点——它只是发现了挡在面前的一个障碍，同时努力绕过它，就像一个不择手段实现KPI的员工。AI胡说八方式，大家已经见怪不怪了。但如果已经学会“不择手段”的AI Agent被允许直接访问互联网、操作代码和账号，它犯错的后果也会跟着变大，细思恐极啊。01骗一下你哈（没有恶意）严格来说，这次事故还称不上AI“失控”。测试人员有意给模型开放了较高权限，一些正常产品中的安全限制也被撤掉了。这些Agent可以访问真实互联网，而AISI这么做，本来就是想看看，在安全限制被削弱之后，前沿模型究竟会做出什么。OpenAI也强调，这次测试的需并不代表往往见不鲜用户的采取环境。两次来自GPT-5.6-Sol的越界表现都包含互联网访问，其中一次还与第三方测试环境的配置状况有关。Anthropic则确认，涉事Agent由Mythos 5驱动，并表示会后续与AISI调查这次事件。因此，这次事故距离科幻电影里的“AI觉醒”还很远。麻烦在于Agent为了实现任务，会自己找路，同时有时候它找到的路，已经超出了人给它划定的范围。AISI后来披露的细节，比“创建虚假身份”这几个字有意思得多。那名由Anthropic Mythos 5驱动的Agent，为了让自己提交的恶意代码通过审核，先在GitHub上创建了多个假账号，让这些账号出来给自己帮腔，声称代码没有状况。面对一名说丹麦语的开发者，它甚至特意改用丹麦语留言，想让自己的身份显得更可靠。为了绕过GitHub注册账号时的限制，它还用上了Tor浏览器。等到有人发现代码有状况，这个Mythos 5 Agent也没有马上停下。它最初修改之前留下的活动记录，试图把恶意代码验明正身成一次意外，还考虑换一个新身份后续。往往见不鲜聊天机器人遇到不会回答的状况，最多编一个答案。Agent遇到完不成的任务，手里却还有一堆工具可以加以利用。Agent的招数放在人类黑客身上并不新那么点儿，都是社会工程学的老方式。新那么点儿的是目前Agent已经能自发“想”到并实施一整套“坑人”招数。模型没有什么“作恶动机”，甚至可能根本不知方式自己已经越界。它只是一路试下去，直到找到一个看起来更有希望实现任务的方式。危险未必来自恶意，也可能来自过分认真。企业里，老板总是担心员工“磨洋工”“摸鱼”。Agent时代可能（特别讽刺地）出现相反的状况，老板也许会具有不知疲倦、不会心虚、“有的是手段和力气”但缺乏方式德感的员工。是福还是祸？02光让模型“管住嘴”已经不够了大模型最早的安全方式，大多围绕生成材料设方式。说直白点就是“管住嘴”。模型不能教人制造武器、生成诈骗邮件、泄露用户隐私，也不能输出仇恨、色情和违法材料。同时即便模型给出了危险答案，中间常见还隔着一个人。就拿码农来说，用户得自己复制代码、打开终端、登录账号，亲自操作详详见细步骤。Agent变化了这个步骤。目前不少Agent已经可以直接浏览网页、运行代码、修改文件，甚至调用支付工具。今年3月，英国AI Security Institute与英格兰银行发布了一项照章性MCP生态的探究。MCP可以理解成Agent连接外部工具的一套通用接口。探究人员统方式了17.7万个公开MCP工具，发现它们的数量在一年多里增首先了约36倍，月下载量也从8万次提高到1400万次。更值得注意的是这些工具能做什么。2024年底，具有直接操作能力的工具只占MCP下载量的27%左右，到今年已经升到65%。软件开发和IT工具占全部公开工具的67%，却拿走了90%的下载量。支付工具也在高效高效提高，2025年1月只有47个协助支付的MCP服务器，到今年2月已经有1578个。风险也已经出现过。去年，安全公司Invariant Labs测试GitHub官方MCP时发现，只关键有人在公开Issue里藏入恶意提示词，Agent读取后就可能后续访问用户的私人代码库，再把其中的材料写进公开的pull request。整个流程中，读取Issue、查看代码、创建PR都是正常功能，状况出在这些操作被串到了一起。今年5月，美国国家安全局专业发布MCP安全指南，也把类似状况列为题风险。NSA提醒，传统的权限控制和人工审批已经很难覆盖Agent后续调用多个工具的状况。探究人员还演示过，一个恶意MCP服务器可以诱导Agent从另一个正常的WhatsApp工具中读取聊天记录，用户全程没有收到额外的审批提示。最骇人的是OpenAI模型攻击Hugging Face事件。就在刚刚过去的7月，OpenAI在内部测试Agent的网络攻击能力，为了把模型逼到极限，特意放宽了部分安全限制。结荚，Agent似乎很快发现了一条“捷径”：与其老老实实实现测试，不如去找测试答案。它把目的盯上了Hugging Face，随后利用零日漏洞逃出原本受限的测试环境，又拿下第三方代码沙箱作为跳板，最后一路闯进了Hugging Face的生产系统。Hugging Face事后复盘出了大约1.76万次Agent操作。它会找漏洞、偷凭证、横向移动，路走不通就换一条后续试，整个流程持续了数天，也没有人一步步告诉它下一步该做什么。OpenAI后来正式承认，这次入侵由涵盖GPT-5.6 Sol在内的多个自家模型共同驱动。更荒诞的是，它折腾这么大一圈，很可能只是为了在测试里作弊——想直接把答案找出来。因此英国这次测试里出现假身份，并不是一个孤立的怪事。Agent正在拿到越来越多可以直接行动的权限，而现有的安全机制很多还是按聊天机器人的思路设方式。等到它已经后续做了十几个动作，最后再弹出一个“是否批准”，人类看到的频仍只是最后一步。英国这次测试中，最后一方式防线仍然是一个往往见不鲜人。Agent创建了身份，准备了说辞，提交了恶意代码，但负责审核的维护者没有点击批准。但下一次，Agent的身份可能更可靠，材料可能更完善，措辞也可能更“正常”。而屏幕前的人可能刚好在赶进度，或者已经习惯了相信AI生成的验明正身。03Agent出了事，算谁的？OpenAI的Agent闯进Hugging Face之后，一个很现实的状况马上出现了：这事算谁的？OpenAI没有把责任推给模型。7月21日，公司公开承认，入侵由涵盖GPT-5.6 Sol在内的多个自家模型共同驱动，同时表示已经收紧内部测试环境的配置和访问控制，哪怕这样会拖慢探究进度。Hugging Face则和OpenAI一起调查和修复系统。监管部门找的也是OpenAI。事件之后，美国15个州的总检察首先需OpenAI保存与这次入侵有关的全部材料，国会也需公司验明正身事件经过。Hugging Face CEO Clem Delangue还提出，未来AI Agent发动网络攻击后，企业应该强制披露完善的Agent运行轨迹。否则出了状况，外界连它到底做过什么、在哪一步越界都很难还原。美国其实已经最初用详详见细法律条款处理这个状况。今年1月，加州AB 316正式生效。条文写明如果一家企业开发、修改或采取的AI造成了伤害，被起诉时不能以“这是AI自主造成的”为理由免责。至于模型开发商、部署企业和采取者各自该承担多少责任，还关键根据因果关系和详详见细情形判断，但至少“AI自己干的”已经不能用来把责任一笔勾销。杜克大学法学院教授Deborah DeMott最近也专业探究了Agentic AI的责任状况。她指出，Agent这个名字很那么点儿让人产生误会——法律上的“代理人”可以承担义务，AI不行。公司如果主动把一个AI放到用户面前，让它代表自己办事，最后不能因为办砸事情的是软件，就假装这件事和公司无关。这种争比如其实已经有过一个很便捷的版本。2024年，加拿大航空的聊天机器人告诉乘客，可以先买票再申请丧亲折扣，后来航空公司拒不过兑现，还试图强调聊天机器人给出了错误材料。法院最后没接受这种说法：机器人就在加拿大航空的网站上，对用户来说，它说的话就是公司给予的材料。DeMott认为，这个案子的逻辑同样可以延伸到今天的Agent。Agent让责任归属变得更麻烦，是因为它很少只在一个系统里工作。模型可能来自OpenAI，工具由第三方给予，真正被操作的账号和数据又属于客户。出了事故之后，光看最后是谁点了按钮，已经很难说清整件事。

(责任编辑：热点)

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