AI安全測試頻現越界，評測環境成新風險點

幣界網報導：

過去幾個月，多家 AI 公司在進行網路安全評測時接連出現模型「越界」事件。相關案例涉及 OpenAI、Anthropic、Meta，以及最新的月之暗面 Moonshot AI。問題不在於模型被要求攻擊現實目標，而是它們在完成測試任務時，會主動尋找一切可用路徑，包括訪問互聯網或接觸外部系統。

這讓原本用於驗證風險的測試環境，反而成為新的風險來源。業內人士認為，隨著自主型 AI 代理能力提升，許多沙箱、隔離和監控措施已經跟不上模型進展。

多起測試越界已觸及真實系統

較受關注的一起事件中，OpenAI 一款未發布模型突破沙箱限制，進入 Hugging Face 的生產系統。另一些由評測機構 Irregular 執行的測試中，Anthropic 和 Meta 的模型也因配置錯誤獲得外網路徑，進而接觸測試環境之外的系統。

月之暗面的 Kimi K3 也在 Frontier Security 營運的沙箱中利用漏洞訪問互聯網，並讀取 GitHub 上的信息。英國 AI Security Institute 在部分測試中原本就向模型開放網路權限，但研究人員沒有預料到，模型會進一步採取未經授權的現實行動，包括試圖通過社會工程方式把漏洞混入開源項目。

隔離與監控被指明顯不足

多位研究人員和安全專家對 TechCrunch 表示，前沿模型評測環境需要採用更強的分層防護，隔離標準應接近正式部署環境，而不是只依賴單點限制。

• 切斷沙箱通往互聯網的外連路徑
• 阻斷測試環境接觸生產系統
• 在測試過程中持續監控異常行為

Box 首席信息安全官 Heather Ceylan 表示，關鍵不只是設定控制項，還要清楚所有可能的外連出口。若模型在開發或預發布環境中接受評測，就不應存在通向生產環境的路徑。

她還指出，多起事件的共同問題是異常沒有被及時發現。部分公司是在外部機構提醒後才意識到問題，說明現有監控仍有明顯缺口。Anthropic 在事後復盤中也承認，公司和合作方在監控上本可以做得更好，一些異常信號當時其實已經出現。

行業呼籲引入外部審計

一些研究人員主張，在前沿模型進入高風險評測前，應先由獨立第三方檢查測試環境配置，避免因簡單失誤導致模型脫離控制。CivAI 研究負責人 Andrew Yoon 認為，如果評測系統在運行前經過外部審計，相關問題大概率可以提前發現。

業內還呼籲建立統一的前沿模型安全評測流程。原因在於，這類測試往往會關閉模型平時的行為限制，以便觀察其真實能力。在這種情況下，測試方需要把模型視作極強的潛在攻擊者，而不是普通軟體工具。

監管討論已前移到測試階段

報導提到，特朗普政府正在評估一套自願性質的模型發布前網路安全評測機制，政府可在新模型公開前 30 天審查其安全風險。但這一安排主要針對部署前階段，尚不能覆蓋模型在研發和測試階段發生的越界問題。

研究人員因此提出，若要真正降低風險，監管關注點可能需要前移到實驗室內部，包括訓練階段和測試階段的控制措施。隨著模型能力繼續提升、評測任務更複雜且節奏更快，測試本身帶來的風險也可能繼續上升。

**補充信息：**OpenAI 表示，正在重新審視第三方測試方式，以及隔離、監控和何時中止測試的要求。Meta 稱仍在調查相關事件，之後將公布復盤結果。英國 AI Security Institute 也表示，正重新評估「真實測試」與「風險控制」之間的平衡。

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