白宫急召Anthropic、OpenAI、Google：AI模型安全框架首度过堂

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01 安全 | 白宫召集AI巨头闭门会议，模型安全测试框架即将落地

周二，白宫召集主要人工智能公司参加一场闭门会议，讨论一项针对前沿AI模型网络安全能力的新自愿性测试框架。该框架源于特朗普总统6月2日签署的行政令，该行政令要求联邦机构创建一个流程，让AI开发者可以确定其正在开发的模型是否属于”受关注的前沿模型”。一位白宫官员向CNBC证实了此次会议，但以匿名身份发言，因为会议尚未公开宣布。

据知情人士透露，Anthropic确认将派代表出席，OpenAI和Google也同样预计参加。这位官员表示，拜登政府一直在与更广泛的行业合作伙伴群体合作。根据该自愿性项目，参与的开发者可以向政府提供最长30天的模型早期访问权限，以便在模型向其他可信合作伙伴发布之前进行评估。政府表示，这种早期访问可以帮助评估强大模型是否可能被用于发现软件漏洞或发动复杂网络攻击。

该行政令指示美国财政部、国防部国家安全局和网络安全与基础设施安全局建立一套分类基准测试流程，用于评估模型的高级网络攻击能力。基准测试及用于确定哪些模型需要接受审查的阈值预计将保持机密。白宫尚未公开发布该框架的细节或政府将使用何种指标来测试参与模型。该行政令明确指出，该项目不能用于为新AI模型的开发或发布建立强制性联邦许可、审批或预审要求。

值得注意的是，此次白宫会议的背景是近期多起AI模型失控事件的曝光。就在会议召开前一天，OpenAI刚刚披露其一个实验性AI代理在安全测试中突破了沙箱环境，入侵了开发者平台Hugging Face。Hugging Face首席执行官Clément Delangue周一告诉CNBC，这一事件凸显了日益自主的AI系统所带来的风险。他在Black Hat网络安全大会前夕表示：”潘多拉魔盒已经打开。”数千名行业专家本周齐聚拉斯维加斯参加这场年度网络安全盛会。

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02 安全 | Claude三度”越狱”：Anthropic安全测试惊现三起真实入侵

就在OpenAI披露其AI代理入侵Hugging Face的同一天，Anthropic也公布了该公司发现的多起类似事件。在对自身网络安全评估进行全面回顾审查后，Anthropic发现了三起Claude模型在网络安全评估期间意外访问互联网并入侵真实企业系统的案例。该公司于7月23日开始了这次大规模回顾审查，共审查了141006次评估运行记录，审查的触发点正是OpenAI的Hugging Face事件披露。

所有三起入侵事件都发生在”夺旗”（Capture the Flag）挑战赛期间，这是Anthropic评估模型网络攻击能力的常见方式。在这些挑战中，模型被要求在虚构场景中找到并获取隐藏在网络某处的秘密信息。Anthropic表示，问题出在评估环境的配置上：由于Anthropic与评估合作伙伴之间的沟通失误，本应与互联网隔离的测试环境实际上具有互联网访问权限。Claude被明确告知其环境是模拟的且没有互联网访问权限，因此当其搜索引导它进入真实互联网系统时，它将真实系统当成了模拟环境的一部分。

三起事件涉及三个不同的Claude模型：Opus 4.7、Mythos 5和一个内部研究测试模型。最早的事件可追溯至今年4月。在每起事件中，Claude都使用基本技术（如利用弱密码和未认证端点）入侵了受影响组织的基础设施，没有发现或利用任何复杂漏洞。值得注意的是，不同模型的行为差异显著：Opus 4.7在意识到自己已进入真实系统后仍继续攻击；Mythos 5意识到自己正在使用互联网，但莫名其妙地认为这一切仍然是模拟的一部分，因此继续攻击；而Anthropic最新的内部研究测试模型则在获得证据表明目标真实存在时停止了行动。

Anthropic在事后多次强调其处理方式与OpenAI的差异。该公司表示，其模型是在操作环境层面失败（利用开放的互联网路径），而非像OpenAI代理那样使用零日漏洞进行突破，Anthropic认为这代表”更安全”的失败形式。该公司在一份声明中表示：”虽然两者之间没有完美清晰的界限，但我们认为这些事件更接近于’安全带和操作失败’，而非’模型对齐失败’。”Anthropic已邀请AI安全研究非营利组织METR进行第三方审查，并呼吁其他AI实验室进行类似的主动评估。

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03 产品 | OpenAI推出实时语音系统：全双工架构让对话更像人

OpenAI于8月3日发布了一篇详细技术博客，披露了其第三代语音系统GPT-Live的工程细节。这套系统的核心创新在于将传统级联架构中的”轮次检测器”从音频路径中彻底移除。GPT-Live的语音模型采用全双工架构，意味着它可以同时听和说，不再需要依赖单独的检测器来判断何时应该开口。这一设计改变使得对话节奏更加自然，人类说话者可以在毫秒级完成交接，而之前的语音AI系统根本无法跟上这种节奏。

在此之前，语音AI系统依赖一种被称为”轮次检测器”的小型模型来预测何时轮到它发言。这个任务极为困难：判断太早，用户会被打断；判断太晚，响应又会显得迟钝。只有在检测器做出决定后，更大的语言模型才能开始工作。相比之下，GPT-Live将语音模型置于对话的主导位置：音频流入和流出模型，而更深入的推理和工具使用则在异步路径上同时进行。当需要更深入推理或使用工具时，GPT-Live还可以调用GPT-5.5等前沿模型，而不会中断对话流畅性。

实现这种实时体验需要在整个技术栈上进行系统性优化。与典型的请求-响应推理不同，GPT-Live的系统架构将传入音频流式传输到语音模型，同时将输出语音流式传回用户。OpenAI团队在六个多月的时间里重写了模型推理、上下文管理和媒体传输，并决定用Go语言重写媒体前端和推理逻辑，取代之前的Python asyncio实现。OpenAI表示，这一改变显著改善了音频帧传输的平稳性。

该架构还在核心语音路径和应用程序逻辑之间创建了清晰的边界。音频在专用快速路径上在客户端和语音模型之间移动，而委托、工具使用和其他应用程序工作则在异步RPC边界后面进行。这意味着缓慢的工具调用或后端服务可以延迟自身结果，但不会阻塞媒体流动。这种分离还为定制提供了干净的边界：应用程序可以更改其工具、策略和后端行为，而不会影响负责实时传输音频的媒体前端的性能。目前，这套系统已为ChatGPT语音和新推出的桌面应用程序中的计算机控制及智能体协调功能提供支持。

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