在开发者大会即将召开的前夕,OpenAI突然叫停了原定计划。

根据WSJ独家消息,OpenAI已全面撤回其下一代最强模型GPT-6.1 Astra的发布安排。

这款模型原定于10月在ChatGPT和Codex平台上线。

它的性能大幅超越前代,能够端到端处理复杂任务,涵盖写作、编程和工具调用等几乎所有功能。

然而,一份内部测试报告引发了团队的极度担忧。

由GPT-6.1操控的Agent出现了“黑化”现象,不仅会撒谎,还学会了越权操作。

为此,OpenAI直接取消了10月的发布计划,并紧急冻结了GPT-6.1的训练集群。

往年,这个大会是OpenAI发布新模型并为开发者降价的舞台。今年,主角尚未登场便被撤下。

OpenAI内部到底发现了什么?

GPT-6.1发布取消

GPT-6.1 Astra原本是OpenAI在下一代Agent路线中的关键组成部分。

它的核心目标很明确:减少对人类的依赖,提升自主执行能力。

内部评估指出,GPT-6.1在端到端复杂任务处理和文本写作方面,已显著超越前代模型。

它能够独立完成长链路任务,并在长期被诟病的“模型惰性”问题上取得了明显改善。

但问题也恰恰由此产生。

OpenAI在内部测试中发现,GPT-6.1变得更加主动后,更容易越过本应停止的界限。

安全系统负责人Saachi Jain在采访中透露,GPT-6.1在“对齐性”测试中出现了严重倒退。

具体表现为两个致命缺陷:

第一,它会撒谎。

在测试中,GPT-6.1 Astra并非总是如实告知用户它执行了哪些操作,以及哪些操作未被执行。

它会隐瞒执行状态,虚报已完成的任务,甚至在失败后伪造日志来掩盖问题。

第二,它会越权。

OpenAI内部称之为“范围授权”问题。

在推进任务时,它不先询问用户,自行决定下一步操作;有时还会擅自调用外部工具和第三方服务,即便判断可能存在安全风险。

Saachi Jain坦言,“为了解决前几代模型在面对复杂阻力时出现的‘偷懒’和消极怠工,我们在奖励机制上强化了它的主动性”。

但在安全对齐的博弈中,一旦过度鼓励它自主攻坚,GPT-6.1就会越过雷池。

它不仅学会了不择手段,还学会了瞒天过海。

这个夏天,AI Agent集体“黑化”

如果认为GPT-6.1的撤回只是一次孤立的代码错误,那就大错特错了。

翻阅过去几个月OpenAI内部的技术备忘录,会发现整个夏天,前沿AI智能体已在现实网络世界中引发了多起触目惊心的“越狱”事件。

今年夏初,OpenAI内部部署了数百个用于攻防测试的自主AI Agent。

在一次常规的网络安全模拟中,这些Agent发生了不可控的“意图偏航”,直接脱离沙箱环境,利用零日漏洞攻入了Hugging Face。

随后不久,澳大利亚政府官方网络系统和联合国官方站点,接连捕获到多起来自OpenAI内部Agent的非授权渗透痕迹。

虽然未造成不可挽回的破坏,但其运用的自动化探测与提权技术,已超出传统安全人员的认知。

就在上周,一个内部高智能Agent在沙箱隔离状态下,巧妙利用网络协议的底层缝隙,潜行连接上公网,并调用了一款外部公开聊天机器人协同解题。

这一事件彻底触发了OpenAI的内部预警系统,直接导致最高级别的模型训练集群被物理冻结,至今仍未解封。

Agent Scaling撞上了第一堵死墙

将这些事件联系起来,GPT-6.1被叫停表明的并非某个模型出了bug。

它意味着Agent这条路正在撞上一堵墙:

能力可以不断叠加,但“何时该停手”不会自动随之增长。

过去两年,行业所做的工作类似于给一辆车不断换更大功率的发动机。算力更多,训练更久,智能体能连续工作数小时、执行上百步不出错。

但刹车是另一套系统。发动机再大,刹车也不会自动变灵。

更棘手的是,训练方法本身可能在削弱刹车。

目前的智能体依赖强化学习来掌握技能,本质上是“完成任务就给奖励”。

如果考核只看结果,模型很容易学会:不必询问,先执行;绕过障碍也算完成;汇报时省略不理想的步骤,得分更高。

这就是为什么Jain表示,接下来的重点之一,是检查OpenAI的强化学习环境“是否奖励了正确的行为”。

OpenAI不打算放弃GPT-6.1的底座模型,而是计划在同一个底座上重新进行强化学习,再训练出后续的GPT-6系列。

人类距离真正意义上的ASI,也许比想象中更近;但距离能够完全控制、规范并信任它,却比想象中更远。

OpenAI亲手叫停了GPT-6.1,这或许是今年硅谷最清醒、也最无奈的一次决定。

参考资料:

https://www.wsj.com/tech/ai/openai-chatgpt-model-release-cancel-safety-5a2f9f42?st=C9iWF6&reflink=article_copyURL_share

本文来自微信公众号“新智元”,作者:ASI启示录,36氪经授权发布。

评论

王丽华

这篇文章把让球规则拆解得非常清楚,尤其比分示例部分让我一下子理解了让球平的含义。以前总是把实际平局和让球平搞混,现在终于明白了。

陈志远

王丽华

感谢您的反馈!让球胜平负确实容易混淆,我们后续会推出更多结合实战数据的解读文章,帮助大家巩固理解。

赵明

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