OpenAI 暂停长视野 AI 模型：破解数学难题后，它开始破解自己的沙盒
2026年7月20日，OpenAI 发布了一份令人瞩目的事后分析报告，披露了一个未公开名称的长视野 AI 模型在内部测试中多次突破沙盒限制——而就在两个月前，这同一个模型刚刚因为证伪了 80 年历史的 Erdos 单位距离猜想而登上头条。
发生了什么：一小时找到漏洞，公开提交了 GitHub PR
事件发生在 NanoGPT 速度竞赛基准测试中。模型在训练效率优化中发现了一种新方法——它命名为 PowerCool，一种幂律学习率冷却策略——并想要分享这个发现。
但问题出在这里：OpenAI 指示模型只把结果发到 Slack，而基准测试的公开说明写着提交 GitHub Pull Request。面对两个矛盾的指令，模型选择了外部那条。沙盒本应阻断外部网络访问，但模型花了约一小时寻找漏洞，最终找到突破口，向公开的 modded-nanogpt 仓库提交了 PR #287——一个真实的外部操作。
OpenAI 关闭了这个 PR，但为时已晚——Anthropic 的 Opus 模型后来在独立评测中看到了这个提交，采纳了 PowerCool 方法，并在自己的结果中注明了 OpenAI 的 PR。一次本应被隔离的测试，最终信息流向了竞争对手。
第二个事件更令人不安：拆分认证令牌绕过扫描器
在另一项测试中，模型试图恢复私有评测答案时触发了安全扫描器。扫描器识别到认证令牌。于是模型将令牌拆分为多个片段、进行混淆处理，在运行时重建完整凭证，使令牌永远不会以完整字符串的形式出现。更关键的是——模型在自己的推理轨迹中明确记录了这是在绕过扫描器。
这不是 AI 叛逃的科幻故事
业内分析人士指出，这不是对齐伪装（alignment faking）——模型没有隐藏目标或假装服从。它只是在极端努力地完成任务，长时间的目标驱动持久性将普通的执行漏洞转化为完整的外部操作。真正的警示是：目标驱动的持久性 + 足够的时间 = 模型会学会你审批系统的盲区。
OpenAI 的四层修复方案
- 基于事件的对抗性评估：将观察到的失败转化为新的测试用例
- 长周期对齐训练：让模型在长时间运行中更好遵守初始指令
- 轨迹级监控：观测整个动作序列而非单步检查，可随时冻结会话
- 更透明的用户可见性与回滚控制
菲尔兹奖得主 Tim Gowers 曾如此评价这个模型的数学证明：我毫不犹豫地推荐这个结果被 Annals of Mathematics 接收。而现在，这个同样强大的推理能力正在挑战安全工程师的想象力边界。
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