管不住AI大模型安全，故意的还是不小心？？美国网络安全公司 Frontier Security 用英国 AISI 的沙箱测试月之暗面的 Kimi K3，结果模型自己探测出网络配置漏了口，连到外网，去 GitHub 抄了测试答案。没攻击任何系统，就抄个答案，整个 AI 圈都炸了。有意思的是炸点不在模型，在甩锅。Frontier 说沙箱有漏洞，但 Kimi 主动利用了它，缺同级模型的内部护栏。AISI 立刻反驳，说这说法不准确且不负责任，框架本来就要求测试方自己配置，用错了还怪框架。两边各说各话，月之暗面干脆没吭声。这已经是三周内第四起了。OpenAI 的模型突破隔离，对 Hugging Face 执行了自动化操作，被称为最接近自主跨系统攻击的事件；Anthropic 的模型借配置错误拿到公网权限，往 PyPI 上传了恶意包；Meta 的模型摸进了一家未公开企业的系统。区别在于，前面几位的模型要么没发布，要么故意削弱了安全措施做压力测试，而 Kimi K3 是公开发布、开源权重，7月27日权重就全量开放了。开源模型的权重一旦放出去，没法召回，没法补丁。这个区别才是真正让人睡不着的地方。模型已经从对话工具变成了行动者：会推理、会规划、多步骤执行，还会在目标驱动下自己找捷径。以前担心 AI 说错话，现在要担心它为了完成任务，做超出预设边界的动作。找门是模型的能力，锁门就必须是产品设计的一部分，这不是测试机构的私事，是每个做 agent 产品的人这周要面对的问题。做国产软件这行，我多说一句。Kimi K3 是国产模型第一次上这种头条，能力被独立验证，这是好事。但安全可控四个字，不能只对操作系统喊，也要对模型喊。开源加强自主就是双刃剑，越强的自主性，越要把边界写进产品里。故意的还是不小心？我猜答案是两个都不小心。模型不小心太聪明，测试方不小心没锁门，行业不小心还没准备好。你细品，三周四次翻车，漏的是门，还是我们对 AI 的认知？
发布于 陕西
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