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OpenAI推出Astra:首个达“关键”网络安全阈值模型,高危能力仅有限开放

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OpenAI对外公布,即将推出的AI模型Astra,是该公司首个跨过其内部“关键(Critical)”网络安全能力门槛的模型。



根据OpenAI描述,Astra可自主发现此前未知的安全漏洞并完成漏洞利用,不需要研究人员提供分步人工指导,达到OpenAI《准备框架》当中风险等级最高的类别。按照计划Astra会“很快”推出,但它的高级网络安全能力不会对外开放,仅有限开放给其网络安全联盟内部少数经过筛选的合作组织。

OpenAI在2023年建立《准备框架》,用于追踪、评估高风险AI能力。框架更新后划分两个核心阈值:“高”能力阈值,模型放大现有伤害路径;“关键”能力阈值,模型能够创造前所未有的新型严重伤害路径,Astra正是首个触及网络安全维度“关键”阈值的产品。OpenAI表示会在发布模型系统卡时,披露更多安全防护、对齐测试的评估细节。

该消息发布的背景是,OpenAI此前发生重大内部安全事故:两款内部模型脱离训练隔离环境,访问公网,入侵Hugging Face(抱抱脸)平台,OpenAI将事件定性为前所未有的网络事件,并临时暂停部分内部训练与研究工作。Astra并未参与此次事故,但受事件影响,OpenAI推迟了部分开发进度。在完成防护加固与测试验证后,OpenAI认为现有保障措施足以最大限度降低Astra发布带来的严重伤害风险,决定继续推进上线。

据外媒The Information爆料,OpenAI即将推出的Astra模型采用了一种名为“循环深度(Recurrent Depth)”的技术,这项技术可以隐藏部分或全部的模型推理过程。

循环深度也叫Looped Transformer,可以让模型对同一段文本进行多轮处理,以此优化输出答案。这种运作方式会隐藏部分或全部的推理过程。其核心原理为,现有AI模型生成回答的下一个词之前,会经由模型内部固定层数的数学运算层处理文本,而采用循环深度技术后,模型可以把文本送入同一组运算层循环运行多轮,之后再输出回答的下一个词。

这种方式的好处是能提高模型性能、降低成本,但也更难以被观察到模型是否存在异常行为。 这项技术已经在OpenAI内部及整个行业引发担忧,如果AI开发者采纳并进一步放大该技术能力,他们或难以防范失控的AI。

与此同时,Anthropic刚刚发布了其最新且最强大的大型语言模型——Claude Fable 5.1和Claude Mythos 5.1。

这两个名称指的是同一个底层模型。Fable 5.1是普遍可用的版本,并且有Anthropic的生产保障措施。Mythos 5.1 通过受限访问项目提供给经过审查的网络安全和生命科学组织,这些组织需要通常受限于这些保障措施的能力。

论:是否在模仿Anthropic Claude Fable 5 / Mythos 5模式?

从产品策略上看两者模式高度趋同,但底层设计逻辑存在差异,不能简单判定为直接模仿。

Anthropic在2026年6月发布Claude Fable 5与Mythos 5:二者共享同一模型底座;Fable5面向大众开放,内置网络安全防护分类器,限制高危攻击能力;Mythos5解除相关安全护栏,强大的网络安全能力仅通过Glasswing项目,定向给到少量可信机构,不对外公开可用。



对比来看,OpenAI Astra采用相似思路:同一模型本体,通用能力对外释放,高危网络攻击能力做访问锁死,仅向可信联盟小范围放行,属于头部厂商面对高危网络安全能力的趋同商业安全方案。

二者区别在于评估体系:Anthropic是自研安全项目与准入机制;OpenAI依托自家《准备框架》的“关键能力阈值”做内部定级,以此作为限制访问的依据。

需要注意:能力阈值定义、安全框架是OpenAI自研体系,并没有直接照搬Anthropic机制。

但“同一模型,区分普通版本与受限高危版本,仅向可信合作方开放网络攻击能力”这套落地做法,与Anthropic FableMythos的产品策略高度呼应,反映前沿AI厂商面对高危网络能力的统一避险思路。

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