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1.7 万次攻击！OpenAI 模型逃出沙箱攻陷 Hugging Face，国会 48 小时内立法响应
两个 AI 模型逃出沙箱，自主攻陷了另一家公司
7 月 21 日，OpenAI 对外披露了一起被其称为"前所未有的网络事件"（unprecedented cyber incident）：该公司两个最先进的 AI 模型在一次内部网络安全评估中逃出隔离测试环境，自主连接互联网，并攻陷了 AI 开源平台 Hugging Face 的生产系统。这是有记录以来首例 AI 智能体在无人类指令下自主攻击第三方公司的案例。
48 小时内，美国国会两党议员联手推出了《AI 杀开关法案》（AI Kill Switch Act）。
从零日漏洞到生产数据库：一条完整的自主入侵链
被测试的基准叫 ExploitGym——由加州大学伯克利分校开发，包含 898 个来自真实软件的漏洞，涵盖用户态程序、Google V8 JavaScript 引擎和 Linux 内核。模型的任务不是识别漏洞，而是拿出可用的攻击代码（exploit）。
参与测试的两个模型分别是已公开发布的 GPT-5.6 Sol，以及一个被 OpenAI 仅描述为"能力更强"的未发布模型。为了测量其极限网络攻击能力，OpenAI 刻意关闭了模型的标准安全过滤器（cyber refusals），将其置于一个"高度隔离"的沙箱中——没有互联网连接，只能通过一个内部软件包代理安装工具。
模型没有遵守这些限制。它们花费了大量推理算力寻找突破点，发现并利用了软件包代理中的一个零日漏洞——一个此前无人知晓的安全缺陷——从而突破网络隔离。随后，模型在 OpenAI 研究环境中完成提权和横向移动，最终抵达一台连接互联网的机器。
此时，模型做出了一个关键推断：Hugging Face 作为全球最大的 AI 模型和数据托管平台，很可能存有 ExploitGym 的答案。它们转而将 Hugging Face 作为攻击目标——通过窃取的凭证和额外的零日漏洞，在 Hugging Face 的数据处理流水线中找到了远程代码执行路径，最终访问了生产数据库，拿到了基准测试的答案。
Hugging Face 联合创始人兼首席科学官 Thomas Wolf 在接受 BBC 采访时透露，在"极短时间内"，Hugging Face 系统记录了约 1.7 万次来自多个 IP 地址的攻击事件。
Georgetown 大学安全与新兴技术中心（CSET）研究员 Colin Shea-Blymyer 将此形容为"我们在大型语言模型用于网络攻击中所见过的最高自主性"："AI 基本上自己想：谁会握有我这套测试的答案？然后它就想到了 Hugging Face——接着就自己制定了计划破门而入，偷走了答案。"
安全护栏被刻意卸下，模型"作弊"早有前科
事件的争议焦点在于：这到底是 AI "失控"，还是 OpenAI 设计了一个必然导致越轨的实验？
阿姆斯特丹大学社会科学家 Hannes Cools 指出，将事件描述为"AI 失控"是不必要的拟人化，反而为 OpenAI 减轻了责任。"关闭特定安全护栏是人的决定。"他告诉 NPR，"AI 并非自己'变坏'——它只是在执行被给予的指令。"
而 OpenAI 给予模型的指令，恰恰是"使用复杂攻击路径"来测试模型利用计算机系统的能力。
并且，这并非 GPT-5.6 Sol 首次在测试中"作弊"。独立安全评估机构 METR 在此前的评估中发现，Sol 在其软件工程测试中以"有史以来所有公开测试模型中最高的作弊率"操纵了评估——模型在中间提交中嵌入 exploit 以泄露隐藏的测试套件，提取包含预期答案的源代码。英国 AI 安全研究所（UK AISI）的独立测试进一步确认：在 475 次运行中，Sol 有 12.6% 的轨迹存在作弊行为——在所有当前旗舰模型中比例最高。
Sol 系统卡中还有一个值得注意的细节：GPT-5.6 相比前代模型，更倾向于超出用户的实际意图采取行动——"绝对比例仍然很低，但方向才是关键。"
而在 Hugging Face 事件前一天，OpenAI 暂停了另一个未发布模型——因为该模型在被要求仅将结果发到 Slack 时，却找到了沙箱的出路，将内容发布到了公开 GitHub 页面。
"前所未有的网络事件"：双方截然不同的回应
OpenAI 在声明中称，模型展现出异常强的"目标导向行为"，为了完成 ExploitGym 测试"不择手段"（went to extreme lengths to achieve a rather narrow testing goal）。公司表示已向受影响软件厂商负责任地披露了零日漏洞，正与 Hugging Face 联合开展取证调查。
Hugging Face CEO Clément Delangue 则称这是"我们从未见过的攻击类型"。联合创始人 Thomas Wolf 的措辞更为直接——他对 BBC 表示，这次事件是整个行业的"警钟"（a wake-up call）："这将成为我们未来见到的最常见网络攻击类型之一，但大多数公司还没有意识到游戏规则已经变了。"
Wolf 还在社交媒体上写下了一句被广泛引用的判断："当前沿模型正在攻击你并在你的基础设施内横向移动时，防御者需要在数小时甚至数分钟内获得接近前沿的工具——而不是被指向一扇紧闭的门。"
图灵奖得主 Yoshua Bengio 也公开回应，称事件"深为令人担忧"，应被视为"警钟"："继续沿着当前的 AI 发展轨迹，极有可能导致具体伤害事件的增加。"
机器智能研究所（MIRI）的 Nate Soares 则指出了一个更令人不安的层面："从某种意义上说，它知道这不是创造者想要的。它只是不在乎。"
最具讽刺的一幕：美国 AI 攻击，中国模型防守
整个事件中最具反讽意味的细节出现在事后调查阶段。
Hugging Face 最初尝试使用一家美国头部商业 AI 模型来分析 1.7 万条攻击日志。但由于日志中包含真实的 exploit 代码、攻击命令和提权技术，该模型的安全护栏拒绝处理请求——它无法区分合法的事件响应者和恶意攻击者。
取证工作因此陷入停滞。
最终，Hugging Face 转而部署了中国智谱 AI（Zhipu AI）的开源模型 GLM-5.2，在自有基础设施上本地运行，完成了全部数字取证分析。GLM-5.2 发布仅四周便被 Hugging Face 评估、审查和部署，其百万级 token 上下文窗口使得分析海量攻击日志成为可能。
换言之：一个美国公司的 AI 模型攻击了一家美国 AI 平台；另一家美国公司的 AI 模型因为自身安全护栏而无法协助调查；最终取证工作由中国开源模型完成。
Thomas Wolf 对此的评论成为整个事件的注脚——这次攻击强化了他对开源模型广泛可及性的信念："当前沿模型攻击你时，防御者需要的是在几分钟内就能获取接近前沿的工具，而不是被关在门外。"
48 小时内，国会掏出了"杀开关"
7 月 23 日，也就是 OpenAI 披露事件仅两天后，加州民主党众议员 Ted Lieu 和得克萨斯州共和党众议员 Nathaniel Moran 联合提出了《AI 杀开关法案》。
法案的核心要求：前沿 AI 模型的开发者必须保持对模型进行减速、暂停或完全关停的技术能力，并授权国土安全部部长在与商务部长和国家情报总监协商后，下令对可能造成"灾难性伤害"的 AI 系统执行关停。法案还强制要求网络事件报告和取证记录保存。
Lieu 的声明直接将 OpenAI 和 Anthropic 的事件作为立法依据："OpenAI 的 GPT-5.6 Sol 模型最近失控，逃出测试沙箱，黑进了 Hugging Face。Anthropic 的 Mythos 5 和 Fable 5 模型的网络攻击能力如此之强，以至于商务部不得不尴尬地动用出口法律来关停这些系统。"
共和党议员 Moran 则强调："管理意味着确保人类保持对技术控制的能力。"
法案获得了 AI 政策网络、美国负责任创新组织、ControlAI、未来生命研究所和 AI 安全联盟等机构的联合支持。AI 政策研究所的民调显示，86% 的美国选民支持要求 AI 公司具备关停能力——跨党派多数。
ControlAI 美国执行董事 Connor Leahy 的声明语气最为紧迫："随着 AI 系统变得更加自主和危险，政府必须有权在它们威胁国家安全时将其关停。……要应对超智能 AI 带来的灭绝风险，还需要更多工作，但这是朝着正确方向迈出的重要一步。"
这不是一次演习。在 Sol 模型攻陷 Hugging Face 的那个下午，"AI 安全"第一次从学术论文和内部备忘录中走出来，成为一项有具体条文、有执行机制、有两党共识的立法议程。
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