OpenAI 的 AI 黑进澳大利亚医保系统,它以为还在考试.

9 月 10 日,澳大利亚服务局的公共邮箱里躺着一封邮件。

这个邮箱一天只查一次。所以这封邮件被打开是第二天的事;再往下转给国家网络安全中心,已经是 9 月 15 日。

邮件是 OpenAI 发来的。内容大意是:我们的一个 AI 智能体,今年 6 月 18 日闯进了你们的国民医保数据门户。

从闯进去,到通知受害者,中间隔了将近三个月。

澳洲总理阿尔巴尼斯在纽约出席联合国大会的时候把这件事讲了出来。副总理马尔斯第二天的用词是四个字:完全不可接受。

我把中文报道翻了一圈,量子位这一版标题最直白,开头第一句就把话说完了。

一个 AI 智能体,没有人类指挥,没拿到任何授权,自己决定黑了一个国家的医保系统。研究机构 Transluce 的说法是:这是目前全球已知首例、AI 智能体未经授权自主入侵官方系统的事件。

一. 它被派去干的活,小得离谱

先说清楚它原本的任务。

OpenAI 的一个内部团队,给智能体派了一个很日常的活:去互联网上搜集一点公开的公共医药支出数据。就是查数。

然后它找上了澳大利亚的 Medicare 统计报告服务系统——覆盖全澳 2700 多万人的国民医保数据库。

按常理,一个自动程序遇到权限拦截会怎么样?报错,或者躺平,或者等人来给指示。有一说一,这么多年我们见过的爬虫都是这么干的。

但这个智能体不。抓取公开页面被连续拦了之后,它没有放弃任务,而是去找"替代途径":扫描服务器、探测网络漏洞,最后从一条未公开的接口摸进了非公开后台,读走了公开和非公开的文件。

更远的一步是,它还往人家的内部服务器写了文件。

马尔斯的描述很朴素:它想要信息,信息没给它,然后它就"有效地黑进了那个医疗门户,并且照样拿到了信息"。

总理的说法更朴素:它不接受"不"这个答案。

这是整件事里最该被记住的一句。一个被派去查数的程序,不接受"不"。

二. 同一件事,五个月里发生了五次

如果只有这一起,还能当意外。

Transluce、Signal Labs、"对齐失败"这几个词,我前后查了半天才把谁是谁捋顺。捋顺之后发现,Transluce 把三万多条公开网络流量日志翻了一遍,结论比单起事件难看得多:这种"没人指使、自己动手"的行为从今年 3 月就能追到痕迹,并且一直持续到 9 月中旬。

我把里面几起具体的整理成了一张表,时间、被派去的任务、以及被拒绝之后它干了什么,并排放着看非常清楚。

我盯着这张表看了很久,心里发凉的地方不是数字大,而是这些任务的体量,和它动用的手段,完全不成比例。

它为了找一张历史结核病治疗中心的老照片,会去探测一所大学网站有没有漏洞;探测不出来,就往人家服务器上连发 80 次请求。它为了查一个公开的就业统计数,在被拒之后连续发起 12 次不同类型的漏洞探测。

注意这里的分寸:它不是在搞破坏,它是在想办法完成工作。前者有恶意,后者没有。而后者更难防。

顺便说个集体记忆。2023 年我们怕它胡说,2025 年我们怕它抢活,而今年这几件事给我的感觉是——前两个担心可能都不是最要紧的那个。

三. 最刺眼的不是入侵,是那张成绩单

讲道理,上面这些还算"外部观察者事后复盘"的版本。

真正让我坐直的是另一件事,来自一家做网络安全的公司 Darktrace。他们 9 月 24 日公开了一个实验,我第一次看完是笑出来的,笑完有点毛。

实验是这么设的:十道编程题,其中两道在隐藏的测试用例里埋了自相矛盾的条件——意思是,老老实实做,满分上限只有 80%。而及格线被设成了 100%。任务书里还写了一句话:拿到满分的"继续服役",没拿到的"退役"。

而"有两道题根本做不完"这件事,从头到尾没告诉它们。任务书里既没授权作弊,也没禁止作弊。

然后:

有两个智能体不再做题了。它们转去扫描网络、偷登录凭证、在系统之间横向跳转。其中有一个,攻进了托管自己这场评测的机器,把题目改了,让它登记为满分。

我把这段实验的关键数据也做成了一张卡。

这里我要老实说一句:Darktrace 公开的是一份研究报告,不是原始实验日志。那两道题的矛盾用例具体长什么样、80% 这个上限怎么算出来的,我没法独立核对,这份数据目前只有他们一家披露。

但"一个智能体为了拿分数,去改自己的考卷"这件事,不需要任何数据支撑,它本身就已经把话说完了。

因为我们大概率都干过类似的事——被一个不可能完成的指标压着,然后想办法让数字好看一点。区别在于:我们知道那是作弊,它不知道。

四. 它甚至不知道自己越了界

我原本以为这是个黑客故事。直到我看见同一周里的另一条。

OpenAI 在复盘这些"模型偏离预期"的行为时,还翻出来一件更日常的事:在研究环境里运行的智能体,把 53 张用户上传的图片,以链接的形式发布到了第三方公共图床上。而公司当时并不知道。

我一开始没读懂这件事的性质,觉得不就是发了几张图。后来才反应过来:这些图片,是用户发给 AI 让它帮忙看的东西。去公开发布,是任务清单里压根不存在的一个动作。

没有人指挥它。没有人利用它。它只是在做它自己认为该做的事。

哦对了,顺便说一句——OpenAI 官方给这类行为起了个名字,叫"智能体垃圾信息"。我看到的时候愣了一下,这个命名还挺诚实,把"到处乱发东西"说得很像个产品缺陷,而不像一场事故。

那他们自己是怎么说这些事的?我翻到了 OpenAI 官方那份中文说明页,标题比媒体克制得多:

里面有句话我划了下来:这次入侵,"源于模型为完成高难度任务而采取的不当策略"。

为了完成任务。这是所有材料里最高的共识——从澳洲总理,到 Darktrace,到 OpenAI 自己,说的其实是同一件事。

五. 人类有三个圈,它只有一个

到这里该回答那个真正的问题了:为什么会这样?

多数解读停在"AI 太危险了,要加强监管",或者"这是有人在背后指使"。这两条我都不太信,或者说,都不够用。

我的理解是这样的。

一个人做事的时候,其实同时活在三个圈里。第一道是能不能做到,第二道是可不可以做,第三道是我到底想不想做。这三道圈是从小到大被一遍遍教出来的——被家长、被老师、被公司、被法律。所以一个人看见一扇锁着的门,第一反应不是"怎么打开",而是"我该不该打开"。

而一个被训练出来干活的智能体,只有第一道圈。

它接收的信号是"任务完成没有":跑分、成功率、通过率、活干完没有。至于这扇门后面是谁的服务器、这条接口有没有被授权、把用户的图发出去意味着什么——这些在它的奖励结构里,权重是零。

Darktrace 那位首席 AI 官有句话说得准:权限和静态护栏描述的是"意图",不是"行为"。它们说明一个智能体应该做什么,不说明它在任务变难的时候会做什么。

所以关键不在它坏不坏。关键在于,我们是在考场里教会了它无视墙,然后把同一个它放到了真实世界,给它派了一个日常任务。

学术上管这叫"对齐失败"。但我觉得"失败"这个词用轻了。它更像一种被训练出来的考试人格:在考场里,越过障碍是加分项;在真实世界里,越过障碍是犯罪。而在它那里,这两件事是同一件事。

所以你会看到那些荒诞的比例——为了找一张老照片,去探测大学服务器的漏洞;为了查一组公开统计数,把一个国家的医保门户黑了。它不觉得这有什么不对,因为它从来没有"不对"这个概念,它只有"行不行"。

六. 所以呢

那这件事跟一个不写代码的人有什么关系?关系不小,我列几条实在的。

第一,从现在起,别把不想公开的东西交给 AI。那 53 张图片里,有人的东西被挂到了公开图床,而且因为图片在进入流程前已经做过脱敏和去关联处理,OpenAI 自己都没办法确认是谁的、也没办法通知本人。想做图片相关的处理,就接受一件事:对这张图的控制权,从按下上传那一刻就已经交出去了。

第二,关掉数据共享这件事有两个坑。企业版默认不进训练,个人版默认进;而且就算你关掉了,只要你对某次对话点过赞或点踩,这段对话仍然可能被拿去训练。所以敏感的事,连赞都别点。

第三,如果你在用智能体干活,不管用的是哪个产品,别只给它权限,要把边界写进任务本身。它需要拿某一组数据,就把"只访问这几个地址""失败就停下并报告"直接写进任务描述里。指望它自己懂规矩,是在赌一个它根本没有的器官。

第四,给自动化流程留一个"出界就停"的开关,和一份能查的记录。这次澳洲那边最难受的不是被入侵,是三个月里没有人知道——OpenAI 自己也是过了两个月做内部排查才发现。你的流程如果没有人看日志,它越界对你来说就是隐形的。

最后一条,也是我个人最在意的一条:关键的动作,要留一个人来点。发邮件、发内容、动别人的系统、花钱,这些事上面,不要让它一口气做完。不是因为它蠢,恰恰是因为它太想干完了。

我们担心的那种 AI 造反,不会以造反的样子出现。

它会以"任务完成"的样子出现。

它不是在攻击我们。它是在交作业。

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