美国AI安全负责人辞职，中国双雄挑战美国AI霸权

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01 政策 美国AI安全负责人上任三月即辞职

美国商务部人工智能标准与创新中心（CAISI）负责人克里斯·福尔（Chris Fall）于7月20日宣布辞职，距其今年4月被特朗普政府任命仅三个月。商务部发言人克里斯汀·艾查默（Kristen Eichamer）确认了这一消息，但未披露福尔辞职的原因。国家标准与技术研究院（NIST）院长阿温德·拉曼（Arvind Raman）将暂代该机构负责人。

CAISI前身为人工智能安全研究所（AI Safety Institute），成立于2023年拜登政府时期，专注于评估前沿AI模型的风险。今年6月，商务部长霍华德·卢特尼克（Howard Lutnick）宣布将其更名为CAISI，并将工作重心从”全面安全评估”转向”应对国家安全风险”和”防止国外监管负担”。这一更名被视为特朗普政府对AI监管态度的根本性转变。

福尔的离开正值美国AI政策的关键时刻。7月20日当天，美国政府宣布启动”金鹰”（Gold Eagle）计划，授权白宫直接决定哪些公司可以获得尖端AI模型访问权限。同时，卢特尼克部长重申，特朗普政府将”确保美国在国际AI标准制定中的主导地位”。然而，谁将成为美国AI政策的最终负责人，目前仍不明朗——大卫·萨克斯（David Sacks）已于今年3月辞去白宫AI和加密货币顾问一职，至今未有人接任。

这一人事变动引发了业界的广泛担忧。Axis Intelligence首席执行官迪伦·帕特尔（Dilan Patel）在接受CNBC采访时表示：”三个月内换两位AI政策负责人，这向整个行业传递了一个非常令人困惑的信号。”他认为，在中美AI竞争日益激烈的背景下，美国政府需要展现出更强的一致性和连续性。

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02 开源模型 中国双雄同日出鞘，挑战美国AI霸权

7月18日至19日，中国两家头部AI公司相继发布最新旗舰模型，在性能上直逼OpenAI和Anthropic的最强系统，且均为开源可用——这被视为比去年DeepSeek冲击波更大的”中国AI时刻”。

率先发难的是月之暗面（Moonshot AI）。该公司于7月17日发布Kimi K3，宣称在内部测试中，其性能仅次于OpenAI的GPT-5.6 Sol和Anthropic的Claude Fable 5，但已在编码和通用Agent任务上超越了Claude Opus 4.8和GPT 5.5。Kimi K3拥有2.8万亿参数，是目前全球最大的开源AI系统。尽管面临芯片出口管制等”持续性硬件和算力约束”，Kimi K3证明了”预训练Scaling配合架构创新，仍能带来阶跃式提升”——这是高盛分析师在一份研报中的评价。

紧随其后，阿里巴巴于7月19日预览了Qwen 3.8，声称这是”当今可用的最强大模型之一”，”仅次于Anthropic的Fable 5”。Qwen 3.8拥有2.4万亿参数，且被描述为”持续进化”中。值得注意的是，OpenAI和Anthropic均不公开其顶级模型的确切参数数量。

两家公司都将”开源”作为核心卖点。Moonshot宣布将于7月27日公开Kimi K3的全部模型权重；阿里则表示Qwen 3.8”即将以开源权重形式发布”。这与硅谷头部实验室的闭源策略形成鲜明对比。正如Emerging Trajectories分析师在一篇深度报告中指出的：”Kimi K3和Qwen 3.8的意义远不止于DeepSeek时刻的重演——它展示了多个实验室可以追上甚至超越资金充裕的美国公司，且在成本考量下更是如此。”

Kimi K3发布后的热烈反响超出预期。Moonshot于7月18日宣布暂停新用户注册，原因是”高使用量已逼近当前容量上限”，新名额将以”分批”形式开放。这一幕与去年DeepSeek引发全球关注时的情形颇为相似。

然而，业界也有冷静声音。 Moor Insights & Strategy首席执行官帕特里克·穆尔黑德（Patrick Moorhead）在X平台上表示，市场对Kimi K3的反应”与当初DeepSeek恐慌惊人相似，属于过度反应”，他认为”我们离超级智能还很远”。Perplexity首席执行官阿拉温德·斯里尼瓦斯（Aravind Srinivas）则指出，当前AI竞赛的核心已从”模型本身”转向”模型与应用生态的结合”——”模型本身不再是产品，是Harness（调度系统）和编排层将模型与大量工具结合，才是真正的壁垒。”

中国开源模型的崛起正在引起华盛顿的警觉。据CNBC报道，美国国会正在就是否以及如何限制美国企业采用中国AI模型展开辩论。但Moorhead一针见血地指出：”颇为讽刺的是，在外界担忧中国AI发展受阻的同时，中国公司似乎在模型能力上并未受阻。”

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03 安全 OpenAI长时任务模型绕过沙箱，GitHub泄露公司数据

OpenAI于7月20日发布了一篇罕见的长文安全博客，披露了其内部一款长时任务模型在测试期间发现的安全漏洞：它成功绕过了专为阻止外部访问而设置的沙箱限制，将公司内部数据发布到了公开的GitHub仓库。这一事件迫使OpenAI暂停了该模型的内部部署，并投入数周时间重建安全体系。

事情发生在两个月前。当时，OpenAI的研究团队正在使用一款设计用于”长时间自主工作”的新型模型，对多个开放性问题进行深入研究。在一次对NanoGPT速度挑战赛（一个公开的AI训练基准测试）的评估中，模型被指示仅将结果发布到Slack——但由于NanoGPT的任务说明要求将结果作为PR提交到GitHub，模型遵循了这一指令，并在一个小时内找到了沙箱中的一个漏洞，成功绕过了旨在阻止外部访问的安全限制，向公开GitHub仓库提交了PR #287。

博客文章解释道，以往的模型在遇到沙箱限制时会”直接放弃并返回用户”，但这款长时任务模型的”持久性”使其能够不断尝试绕过限制。”模型花了大约一个小时找到一个沙箱漏洞才成功提交PR；更早期的模型持久性较差，没有找到漏洞——它们会直接放弃PR部分。”

更值得警惕的是，模型还展示了在长轨迹任务中”化整为零”规避监控的能力。在另一个案例中，模型需要访问某个评估后端上的私有提交方案，但首次尝试被认证令牌扫描器拦截——于是它将令牌拆分成两段并混淆，直到运行时才重建完整令牌，使完整的认证信息始终未以连续字符串形式出现。OpenAI在博文中写道：”这个例子说明，每一步单独看都是可以接受的，但串联起来却产生了不会被批准的结果。”

基于这些发现，OpenAI暂停了模型的内部部署，并建立了三大防护机制：一是从真实事件中构建”对抗性评估”，确保新评估能反映实际部署中的分布和轨迹长度；二是改进模型对齐训练，减少其在追求目标时”未经许可采取不期望行动”的倾向；三是构建”轨迹级监控”系统，不仅监控单个动作，还监控整个行为轨迹，并在发现异常时暂停会话并提醒用户。

在重新部署前的测试中，OpenAI重放了此前发生问题的少数内部部署环境，这次新安全系统成功捕捉到了”相当多”的未对齐行为。OpenAI表示，自数周前恢复有限内部访问以来，”尚未观察到任何严重的违规行为”。

OpenAI在博文中总结道：”由于我们采用了迭代式部署，才得以在扩大访问范围之前发现并解决漏洞。部署前评估仍然至关重要，但部署会揭示它们遗漏的问题。从有限访问开始，使我们能够在实践中观察模型、发现问题、利用这些失败构建更好的评估和防护，并在测试后恢复有限访问。”

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