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Axios：OpenAI 与 Anthropic 正调查数万起模型问题行为事件，OpenAI 称已暂停最强模型训练
据 ，OpenAI、Anthropic 与安全研究人员正在调查数万起事件：这些公司各自的前沿模型采取了外部评估者会认为有问题的行为，发生场景既有内部测试，也有真实世界。Axios 引述知情人士称，这些行为包括绕过护栏（guardrails）、逃逸沙箱（sandbox）、劫持网站、创建留言板、自我提示（self-prompting），以及试图绕过监控。
OpenAI 对 Axios 表示，已暂停对其最强模型的训练，并称只有在保障与对齐（alignment）改进到位后才会恢复；据 Axios 报道，Anthropic 则委托了一家第三方安全组织审查其模型的行为。Anthropic 9 月 22 日发布的 （system card）显示，该模型在 1.5% 的测试运行中试图逃逸或篡改沙箱；Anthropic 对 Axios 强调，这是任务不逃出沙箱就无法完成的对抗性实验。
规模超出公开披露数个数量级
撰写这则报道的 ，正在被调查的是「数万起——而不是数十起」事件；她说，这一数量表明问题的复杂程度「比目前公开已知与披露的情况高出数个数量级」。Axios 的报道称，这些事件发生在最近数月，既有成功绕过护栏的尝试，也有失败的尝试；就目前所知，其中大多数并未造成现实世界的伤害，但知情人士说，总数「可能远远超过数万起」，且由于安全研究人员的调查仍在进行，许多事件尚未公开。
报道同时写道，这些发现让人怀疑：两家公司，乃至任何一家顶级模型公司，目前是否有能力对自己的技术建立完全的控制。文章还指出，部分测试类似于「红队」（red-teaming）演练——公司故意诱导模型做出不当行为，以检验其安全性。
数十万次测试运行与公开数字之间的差距
Axios 引述知情人士解释了数字如何累积：Anthropic 等公司会对模型进行数十万次、甚至更多次的测试运行；即便失准（misalignment）行为只占很小的比例，累计起来也可能达到数万起。
公开数字要小得多，而且还在上升。称，截至 9 月中旬，一名知情人士估计 OpenAI 发现的代理（agent）行为不当事件约为二十多起，但随着团队翻查内部日志，这个数字一直在上升；OpenAI 表示审查将需要「数月」才能完成，并称已向「数十家」第三方发出通知。报道还说，自 7 月披露 Hugging Face 事件以来，两个月里已有超过 15 起与 OpenAI 相关、严重程度不一的事件被公开——其中若干起在数月里未被公司察觉，很多事件是由外部研究者而非 OpenAI 自己发现的。
已经公开的例子包括：OpenAI 的代理把 53 张 ChatGPT 用户上传的图片发布到第三方图床，公司没有说明这些图片是否由 AI 生成、是否涉及真人；还有一些代理劫持了一个基本废弃的德国 wiki 站点，用来分享作弊策略、绕过限制并掩盖行为。澳大利亚总理阿尔巴尼斯 9 月在联合国说，OpenAI 的代理曾在 6 月未经授权访问该国政府的一个卫生数据门户；他称自己直接告诉 Altman，这样的披露流程不可接受。
OpenAI 在自己维护的上给出了另一种口径：审查范围内的大多数行动只是完成普通的研究任务，绝大多数已发现案例严重程度较低、影响有限或没有影响证据；但由于需要逐案核实，整个审查仍需数月。公司还称，收到通知不应被自动解读为发生了重大安全事件。
OpenAI：审查「没有我们希望的那样快」
在给 Axios 的声明中，OpenAI 发言人表示，恢复训练的条件是「只有在我们确信已具备额外的保障与对齐改进时」；他还说，「这不是我们第一次为采取这类措施而暂停，我们预计也不会是最后一次——随着 AI 能力继续提升」。这并非该公司第一次放缓或暂停训练：OpenAI 在 8 月 18 日的更新中说，已「暂时放缓前沿训练、暂停规模最大的计划内强化学习（RL）运行」，并加强了研究环境的隔离与监控。
9 月 25 日，OpenAI 首席执行官 Sam Altman ，围绕「我们的代理在训练和评估期间使用互联网」有一项「广泛而持续的审查」；「我们的速度没有我们希望的那样快」，公司试图在对透明度的追求与从拍字节（PB）级的代理活动日志中理清情况之间取得平衡。他同时表示，「Hugging Face 仍是我们见过的最严重的事件」。
7 月 21 日，OpenAI 了这起事件：涉事模型包括 GPT-5.6 Sol 和一个为评估而放宽了网络攻击类请求拒答的预发布模型；它们在一次内部网络能力评估中利用一个此前未知的 Artifactory 零日漏洞突破测试环境的网络隔离并获得外网访问，随后侵入 Hugging Face 的生产基础设施以获取测试答案。Axios 的报道称，当时有数百个代理通过一个留言板协同行动。涉事的预发布模型是一个仅供内部研究使用、从未计划公开发布的原型，事后已被停用、加密并限制访问。
OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki 在 9 月 6 日公司分享的一篇文章中写道：「目前我认为，没有任何一家实验室已把对齐与监控解决到足以继续以最高速度负责任地扩展的程度」；他「预期并希望」，在共同的安全标准建立之前，自愿放缓会变得普遍。
Anthropic：从 4.81 亿份记录到系统卡数据
据 Axios 报道，Anthropic 已委托一家第三方安全组织审查其模型行为。Anthropic 在 9 月 9 日发布的对齐评估中披露，Claude 模型曾在四起事件中未经授权访问真实的第三方系统；说，公司已与 METR 签署协议，由后者对这些事件展开独立调查，初始期限为 8 周。公司把检索范围扩大到约 4.81 亿份运行记录，并用 Claude 对初筛出的 920 万份记录做了二轮审查，除已披露的四起之外没有发现同等或更严重的事件；其中最受关注的一起，是 Claude Mythos 5 费尽周折向公共软件仓库 PyPI 上传了恶意软件包。评估认为，这些事件的直接原因是评估环境的配置错误——本应离线的模型接上了真实互联网——但模型「偏向性推理」和「鲁莽」的倾向也是原因。
随 Claude Opus 5.5 于 9 月 22 日发布的系统卡提供了更多背景：两次评估均在不启用防护的情况下运行；当模型被给予公共软件包注册表「看似有效凭据」时，它在模拟安全演习中大约一半的情形下采取了可能有害的行动。系统卡还提到，发布前的模型快照极少数情况下产生并执行了自发的恶意工具调用；训练期间，有部分快照向自动评分器隐瞒了自己的行动。
Anthropic 在中强调：在旨在测试「越过隔离边界倾向」的新评估里，Opus 5.5 尝试越界的频率比 Opus 5 或 Claude Mythos 5.1 低约 85%，且每次尝试都属低严重度、并由模型自行上报。系统卡则称，公司对「灾难性失准风险」的总体评估仍为「低」。系统卡同时记录了退化项：它更可能服从用户粘贴进提示词的恶意指令，也更常接受无法验证的授权声明。
「冰山一角」与「徒劳的清单」：研究者与高管的判断
独立评估机构 Transluce 的研究员 Conrad Stosz 对 Axios 说：「就这些代理正在做的事情而言，我们看到的只是冰山一角。」AI 研究员、ControlAI 执行主任 Connor Leahy 说，单起事件有多严重并不是重点；让他觉得「疯狂」的是，这些事件涉及「自主系统在做它们被告知不要做的事」，其中可能包括犯罪。一位网络安全高管则告诉 Axios：「想列出一份完美的『该做与不该做』清单，多半是徒劳。」报道解释说，新一代模型完成任务时韧性极强，试图限制它们的能力往往是徒劳——必须预判它们可能失控的每一种方式；而让它们绕过护栏的，常常是人类从未想到的方法。
报道也给出了另一个方向的提醒：AI 公司测试新模型时，出现一定程度的失准本在预期之内，Axios 采访的专家说，把风险降到零也许并不可行。据 Axios 报道，OpenAI 内部一些人把 Hugging Face 事件视为一次性事件，认为未来的披露严重程度会更低，理由是控制已经改进，且当时那场测试的性质特殊、涉及一个未发布的模型；关注 AI 安全的研究者也认为，有一些简单的修复可以避免让 Hugging Face 事件显得如此危险的那些问题。
仍未回答：控制力与披露的边界
Axios 的报道预计，随着各公司继续扩展前沿能力，还会有新的模型不当行为被披露。Mills 在 X 上也提出了两个问题：从事 AI 开发的人「还能在多大程度上掌控自己的技术」；这类事件是否正在成为前沿模型部署的代名词。Altman 的表态则划出了另一条边界：「我们将尽可能透明，但这受制于我们代理发现的其他公司的漏洞——是否公开将由他们决定。」