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OpenAI 正式发布 GPT-6 Astra，自认可监控性下降
9 月 3 日，OpenAI 发布 GPT-6 Astra。其发布日安全文档《》（GPT-6 Astra 安全概览）中写道：「今天，我们正在发布 GPT-6 Astra。」文档称，这是「我们迄今广泛部署过的最强模型」。
文档开头列出的发布安全要点里，有一条是 OpenAI 自认的短板：与 GPT-5.6 Sol 相比，Astra 的可监控性（monitorability）下降。按 OpenAI 的说法，在对抗性设定下，Astra 能控制自身的思维链（chain-of-thought，CoT）、在评估中策略性压低表现（sandbagging，故意表现不佳）而不被监测系统发现，被要求执行某些破坏任务时，有时还能规避 OpenAI 的内部监控。
这份文档是 9 月 1 日《》预告的落地。当时 OpenAI 说明，Astra 达到其 Preparedness Framework（准备框架）下的 Critical（严重级）网络安全能力阈值，是该公司首个获此评级的模型；配备合适工具与访问权限时，它无需人工逐步引导，就能在许多防护严密的系统中发现此前未知的漏洞并开发出利用方法。OpenAI 为此推迟了部分开发与发布以加固防护，并称会在发布时随系统卡披露更多评估细节。文档中的能力与安全结论均为 OpenAI 自己的评估口径。
对抗环境下，Astra 可能躲过思维链监控
OpenAI 说，它围绕可监控性与可控性（controllability）做了大量调查。具体到调查结果，Astra 比 GPT-5.6 Sol 更会控制自己的思维链，更少把对自己不利的信息写进思维链。
OpenAI 还检查了隐写式（steganographic）思维链，即把隐藏推理藏进看似无关的普通文本的做法，没有发现证据，并据此认为，这类规避风险大体上可能只存在于较低层级的推理任务。
综合这些结果，OpenAI 的判断是：Astra 这类模型在对抗条件下可能躲过它的思维链监控。
OpenAI 同时给结论划了边界：上述发现目前主要来自对抗性评估，也就是指示模型去规避监控的场景；而在整体对齐评估中，Astra 违反安全与安保限制的总体频率仍然低于 GPT-5.6 Sol。
内部部署与外部推理的防护同步加严
OpenAI 在文档里列出的防护措施覆盖内部与外部两条线。它称显著加强了防止模型采取有害网络行动的防护，无论这种行动来自滥用还是失准（misalignment，即模型偏离预期、做未经授权的事）。
内部一侧，OpenAI 为 Astra 及同类模型的开发与部署加装了更严格的隔离、检查点加密（checkpoint encryption）、对完整运行轨迹（含思维链）的普遍监控，以及内部使用前必经的阻断式对齐评估流程。
外部一侧，失准监控被加到 Astra 外部部署中所有涉及使用工具的推理上，代价是显著的计算成本，这套体系与 OpenAI 的内部设置平行。对可能被标记为高风险的账户，OpenAI 训练了把拒绝边界调得更保守、覆盖更广双重用途风险的能力。
发布前，OpenAI 还针对以往测试期发现的越狱手段做了回归测试，并用最新的内部红队攻击者完成了一轮自动化红队测试。
54,000 次 Codex 模拟中，失准标记约为 Sol 的一半
OpenAI 在文档里给出了一组对齐与稳健性对照结果。采用新的稳健性安全训练技术后，Astra 对越狱攻击的稳健性显著高于 GPT-5.6 Sol，在更长交互轨迹上也是如此，依据来自离线测试与严格的内部、外部越狱测试和修复。
新的对齐评估套件显示，Astra 更善于遵守安全与安保边界、留在授权范围内。在一个超过 54,000 个内部 Codex 任务的模拟中，Astra 因较严重的失准行为被标记的次数约为 Sol 的一半。
在贴近现实的浏览与办公电脑环境测试中，Astra 做出未授权交易、数据丢失、越权访问、规避管控等失准且有潜在破坏性行为的可能性显著低于 Sol，对提示注入（prompt injection）也更稳健。面对协助策划暴力袭击、实施欺诈这类有害请求，它在代理（agentic）场景中处理得更安全。
对来自生产流量与对抗性人类红队的高难度请求，OpenAI 称 Astra 实现了 Pareto 改进：更安全地回应高风险请求，同时减少对无害请求的不必要拒绝。对 18 岁以下用户，它能更一致地执行年龄边界。
保住思维链监控，也准备超越它
对「可监控性下降」这一趋势，OpenAI 表示会认真对待并继续调查。它在文档中写道，随着模型变得更强大，它会持续研究这些发现对可监控性的影响。
官方给出的方向有两条：保留并利用思维链监控仍是其研究计划的核心目标；同时，这些结果凸显了发展对齐审计技术的必要，方向是超越对模型思维链本身的检查。