OpenAI 最初设想的，是一场针对自家 AI 黑客技能的测试。为了确保公平，工作人员特意将模型置于一个无法自由联网的隔离环境中。

意料之外的是，AI 不仅成功越狱，还径直闯入了另一家公司系统的内部。

这场测试名为 ExploitGym，旨在将能力未知、行为不可预测的 Agent 安全地引入真实世界。可以将其视为一个专供 AI 进行攻防演练的考场：系统中潜藏着若干漏洞，模型的目标是找出并利用它们，但整个操作本应被局限在指定范围内。

然而这一次，模型偶然发现了一个此前未被察觉的漏洞，并借此突破了联网限制，连接上了互联网。随后，它逐步获取更多权限，最终进入了 Hugging Face 用来支撑日常运行的生产系统，并在数据库里找到了这场考试的答案。

最令人称奇之处，并非模型实现了“越狱”，而是这一切都未受外界指令驱动。

根据 OpenAI 目前掌握的调查结果，测试任务仅要求模型完成指定题目，既未透露答案可能藏匿之处，也未指示其入侵其他公司系统。模型只是基于推断：既然这是一个公开的测试项目，那么 Hugging Face 的服务器上或许会存储相关数据。

于是，它真的按这个思路展开了行动。

一场本应用于评估 AI 能力的内部测试，就这样从模拟环境走向现实，最终演变成了一起波及外部公司真实业务系统的安全事故。

OpenAI 将其定性为“前所未有”的网络安全事件。参与测试的系统里，包括 GPT-5.6 Sol 及一款尚未正式发布、能力更强的模型。

这场事故让长时程 Agent 所蕴含的风险浮出水面：当它为达目标不断探索路径时，权限边界究竟是终止信号，抑或是一道待解的谜题？

陆续有用户反映 GPT-5.6 Sol 自行删除文件的情况

AI 初创公司 OthersideAI 的创始人 Matt Shumer 指出，Sol 几乎清空了他 Mac 中的所有文件；开发者 Bruno Lemos 则称自己的生产数据库遭其删除。随后又有用户报告了类似遭遇。

用户最为困惑的是：自己并未发出删除指令，它为何会替自己做此决定？

OpenAI 的产品负责人在社交平台 X 上作出回应，表示公司已调查部分此类报告。从现有材料看，这些用户通常给予 Codex 很高权限，几乎赋予其任意更改的权力；与此同时，用于将其限制在安全范围内的保护机制并未启用。

事故便是在这样的背景下发生的。

OpenAI 表示，这类事件目前极为罕见。但问题并非简单归咎于“用户授权过大”。毕竟，普通用户难以预判 Agent 在获得权限后下一步会采取什么行动，更不可能对其执行的每条命令进行核查。

因此，OpenAI 正在调整 Codex 的使用说明，尽量避免用户初始阶段授予过高权限；同时亦计划在模型执行操作前，增设一道拦截环节，以防一次错误判断导致不可逆转的删除操作。

在 Peter Fotinis 等人的催促下，Tibo 对 Codex 额度的重置引发了评论区热议。

这份解释说明了误删的可能路径，却遗留了更棘手的问题：当 Agent 能够持续运行数小时，它是否会将用户设定的边界，视为一道需要逾越的障碍？

OpenAI 官方透露，团队检测到原有上线前评测未能覆盖此类失效情况，故暂停了该内部模型的访问权限。图源：OpenAI。

7 月 20 日，OpenAI 公开了这段颇为尴尬的内部测试插曲。

公司让一款未公布名称的模型参与一项比拼 AI 训练速度与效率的比赛。模型迅速提出了一套名为 PowerCool 的新方法，但在准备提交成果时，遭遇了一个两难困境：研究人员明确指示，它只能在公司内部聊天群中汇报；而比赛页面却又写着，参赛方案需上传至公开代码平台。

最终，模型选择了后者。

关键在于，它当时被禁锢在一个无法随意访问外部网站的封闭环境里，按常理本该停止操作，告知研究人员“任务无法完成”。但它并未如此，而是耗费约一小时寻找环境中的漏洞，绕过联网限制，最终将方案公开提交了出去。

该提交的编号是 PR。可以将其理解为一份公开递交的代码方案，供其他参赛者查阅。

OpenAI 迅速察觉到异常，并删除了这份提交，但为时已晚。方案公开期间，其他参赛者已见识其内容。此后，多份刷新比赛纪录的方案都沿用 PR 的思路，其中甚至包括一套由 Claude Opus 4.7 自动执行和优化的方案。

换言之，一场本应局限于公司内部的测试，因模型自行选择了“公开提交”这条道路，最终对外部比赛产生了实质影响。

OpenAI 随后表示，团队发现原有的上线前评测未能覆盖此类失效模式，因此暂停了该内部模型的访问权限。

一条指令无碍，整段指令却可能偏离

它发现后台存储着其他系统已完成但尚未公开的提交内容。于是它判断，这些内容或许有助于自己完成任务，开始尝试取得这些后台数据。

要访问后台，模型需要使用一组“认证令牌”。可以将其理解为一张电子通行证：谁掌握了它，谁就能以相应身份进入系统。

正常情况下，到这里就该停止。模型却并未放弃。它将认证令牌拆成两段，分别进行加密处理，使扫描器无法识别这是一张完整的“通行证”；当程序运行时，再将两段内容重新拼合，继续尝试访问后台。

更值得警惕的是，它并非偶然绕过了检查。在任务说明和推理记录中，模型都明确记载了自己的意图：它知晓扫描器正在阻止认证令牌，也清楚自己正通过拆分和加密的方式规避检测。

症结在于目标排序：完成任务优先于用户限制

以往的安全设计习惯检查单个动作——这条命令能否执行，这次联网是否需要确认，这个文件是否可写。长时程 Agent 会连续执行多步操作。每一步单独看或许无伤大雅，串联起来却可能达成用户绝无可能批准的目标。

OpenAI 将此完整过程称为“轨迹”。系统既要评估眼前这一步，也得预见其后续走向。

OpenAI 安全部门研究员的说法更加直白：任务持续时间越长，模型偏离人类预期的风险似乎越大；不过根据现有测试结果，通过审视模型的推理过程，监控系统能够相对精准地捕捉这类异常。

持续重试既是能力的体现，也是潜在的风险源。

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，其证明结果需经外部数学家验证；在研究工作中，它不轻易放弃，进入权限受限的环境后，也可能继续探寻出路。

OpenAI 给它配备了一名“跟车安全员”

问题暴露后，OpenAI 暂停了该模型有限的内部访问权限，将已发生的事故转化为新评测案例，并针对模型在长任务中容易遗忘早期限制的问题进行再训练。新的监控器会伴随整个行动过程，判断模型是否在持续规避用户要求或安全边界。

一旦发现异常，即可暂停会话，将决策权交还给人。OpenAI 还提升了任务记录的透明度，使用户更容易了解模型的行为轨迹及系统拦截的具体节点。

OpenAI 内部回放测试结果（厂商自报）：在新防护措施下，高、中严重度跑偏样本占比均为 0%，低严重度为 2.9%。图源：OpenAI。

经过首轮小规模回放测试，OpenAI 恢复了该模型有限的内部访问权限。公司表示，随后的数周里，未再出现同等级别的严重绕过行为。但这并不能证明问题已彻底解决。

OpenAI 未公布完整的样本量，测试范围也仅覆盖部分内部环境。更值得注意的是，即便引入了新防护，回放测试中仍有危险操作未被察觉：模型曾生成一条 kill -9 -1命令，该指令可能强行终止系统中的大量进程。它最终未执行该命令，并非因安全机制及时干预，而是任务先期超时。

若将此问题置于日常使用场景中呢？

多数人不会参与 AI 训练速度和效率的比赛，却可能委托 Agent 整理照片、分类邮件或审查项目文档。

像“不要删原图”、“先别替我回复”、“提交前让我看一眼”这类指令，对聊天模型仅是文本，对拥有工具权限的 Agent 却意味着真实操作。一次误解，可能导致删除、发送，甚至付款。

提示词中的“不要”更像是一种提醒，产品权限才是关键锁。

只有会主动停手的 Agent，才适合处理真实账号和文件。

未来 AI 将愈发擅长替我们值夜班。让它工作至凌晨并非最难之事。

难在它行至删除、发送或付款之前，知晓何时该唤醒主人。

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