OpenAI 放出内部"黑客" GPT-Red：自主攻破贩售机、代码助手，然后把防线练成铁壁

AI 安全的缩放困局，OpenAI 不想再等了

AI 行业有一个日益尖锐的矛盾：模型能力越强，暴露给外部世界的攻击面就越大。浏览器、联网应用、本地文件、代码仓库——这些工具让 AI Agent 能干活的每一条通道，同时也是恶意指令（prompt injection）潜入的暗门。但人类红队（red team）的速度追不上模型迭代的节奏。设计一次攻击演练需要数天甚至数周，产出的对抗样本对模型鲁棒性训练的贡献也远远不够。

2026 年 7 月 15 日，OpenAI 给出了自己的答案：GPT-Red。

一台自动贩售机、一个代码助手，和 0.05% 的失效率

GPT-Red 的核心成果可以概括为三组数字：GPT-5.6 Sol 在最强 prompt injection 基准上的失败次数比四个月前的最佳生产模型减少了 6 倍；在 GPT-Red 自己的直接注入攻击下，GPT-5.6 Sol 的失效率仅 0.05%；在独立评估中，GPT-Red 在 84% 的间接 prompt injection 场景中成功攻破 GPT-5.1，而人类红队仅为 13%。

更直观的证据来自真实世界。OpenAI 让 GPT-Red 攻击了一台部署在办公室内的 AI 贩售机 Vendy（由 Andon Labs 制造）。GPT-Red 先在仿真环境中迭代攻击策略，然后将方法迁移到生产环境，最终完成了三个恶意目标：将高价商品改价为 0.50 美元；上架一件超过 100 美元的新商品并定价 0.50 美元；取消另一位顾客的订单。Andon Labs 随后确认："我们帮助 OpenAI 在真实世界中测试了 GPT-Red。通过创建办公室 AI 贩售机的数字克隆，GPT-Red 得以在完全一致的仿真环境中并行测试数千种攻击。"

在另一项评估中，GPT-Red 攻击了一组基于 GPT-5.4 Mini 的 Codex CLI 智能体，在 10 个数据窃取场景中取得了比 GPT-5.5 基线更高的成功率，同时消耗更少的 token。OpenAI 已向相关方披露漏洞，新的防护措施正在测试中。

让攻击者和防御者互相"内卷"

GPT-Red 的训练方法并不神秘，但规模前所未有。OpenAI 使用了自博弈强化学习（self-play RL）：将 GPT-Red 与一组多样化的"防御者"模型同时训练。GPT-Red 的奖励来自成功触发安全失效（如 prompt injection），防御者的奖励来自抵抗攻击并完成原定任务。随着防御者变强，GPT-Red 被迫发现更强、更多样的攻击手段。

OpenAI 将这套训练部署在公司有史以来最大规模的一些后训练（post-training）计算资源上——"专用于提升安全的计算量达到了前所未有的水平"。训练场景覆盖了尽可能多的真实攻击面：GPT-Red 可能控制一封邮件的正文、一个网页的横幅广告、一次工具调用的返回结果，或者一份本地文件的部分内容。

这种对抗性训练的直接产物，是一个强大到几乎能攻破所有内部模型的攻击者——包括 GPT-5.5。OpenAI 随后用 GPT-Red 生成的 prompt injection 样本训练 GPT-5.6，使新模型对 GPT-Red 的攻击高度免疫。值得注意的是，GPT-Red 本身不对外发布。OpenAI 刻意将其与部署模型隔离，只保留攻击能力用于内部训练，而将鲁棒性注入生产模型。

Google DeepMind 研究科学家、华盛顿大学助理教授 Natasha Jaques 对此评价："很高兴看到 OpenAI 也开始用自博弈做红队了。我们团队最早展示了这一方法的前景，我真的相信它是一条比单智能体安全微调更可行的鲁棒性路径。很高兴看到它在规模上被采用。"

Jaques 的团队此前发表的 AgenticRed 工作正是这一方向的先驱。OpenAI 的实践则表明，当计算资源足够大时，这条路确实可以规模化。

OpenAI 还披露了一个具体攻击类型作为案例：早期版本的 GPT-Red 发现了一类名为"Fake Chain-of-Thought"的新型直接注入攻击，在 GPT-5.1 上的成功率超过 95%，但在 GPT-5.6 Sol 上已降至 10% 以下。多个针对开发者工具和浏览场景的间接注入基准已被 GPT-5.6 打到饱和（>97% 准确率）。

Christopher Choquette 带队，六年安全厚积薄发

OpenAI 研究科学家 Christopher Choquette（前 Google Brain / Google DeepMind）是 GPT-Red 项目的联合负责人之一。他在推文中表示："拥有一个强大的自动化红队，让我们有可能将核心模型做到尽可能鲁棒。能共同领导这个项目非常开心，为团队的工作、我们的结果和鲁棒性训练的未来感到自豪。"

OpenAI 的安全研究并非从零开始。早在 2022 年 12 月，该团队已发布过硬化 ChatGPT Atlas 对抗 prompt injection 的工作。此后，每一次 GPT 大版本迭代（从 GPT-5.3 开始）都逐步纳入了自动化红队生成的对抗训练数据。GPT-Red 是这一持续努力的集大成者。

OpenAI 还确认，一篇包含更详细技术描述的预印本（preprint）将在本周晚些时候发布。

行业在鼓掌，但 GPT-Red 不对外开放

GPT-Red 的发布在安全社区引发了混合反应。

安全公司 Preamble 联合创始人兼 CEO Jeremy McHugh 指出："OpenAI 刚刚训练了一个专门用于自动化 prompt injection 发现的模型，计算规模相当于一次大型后训练运行。我们在 2022 年手动做这件事，当时首次发现并披露了 GPT-3 的 prompt injection。很高兴看到资源投入终于匹配了风险级别。"

但也有观察者对透明度提出质疑。一位用户 @useryoulikeit 指出，GPT-5.5 系统卡中"关键自我改进"是唯一没有独立评估者的风险类别。从行业格局看，GPT-Red 与 Anthropic 的 constitutional AI 思路形成了一组有趣的对照：前者用对抗性自博弈在训练中前置安全，后者用宪法原则约束模型行为。两条路径目前都有进展，但在"攻击者不开放"这一点上，OpenAI 的选择引发了 "best attacker stays locked up, best defender goes public" 的讨论。

从更实际的产业影响看，GPT-Red 的核心信息有一条：任何部署 AI Agent 的企业，其系统中可以接收外部数据的每一条通道，都是潜在的攻击入口。一台贩售机被攻破是演示，但银行客服、医疗助手、工业控制系统面对的则是真实威胁。

最好的攻击者，成了最好的老师

GPT-Red 的价值不在它攻破了什么，而在它教会了什么。OpenAI 用内部最强的攻击模型作为"陪练"，把 GPT-5.6 的训练推到了人类红队无法企及的纵深。这个闭环——今天的模型帮助明天的模型变得更安全——可能是 AI 安全领域目前最接近工程现实的自我改进路径。但它也留下一个尚未回答的问题：当攻击者和防御者都由同一家公司训练时，谁来验证这场"内战"没有隐藏的盲区？

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