OpenAI 董事会成员 Paul Cristiano 警告 AI 夺权可能最快数月内发生

安全公司 White Circle 提出 RISE 攻击方法，用现成工具和 API 调用绕过 DALL·E 3、Google Nano Banana 2 和 GPT-Image-2 的安全过滤，约 13% 的尝试生成 explicit 内容。

研究人员扫描6，214个企业域名，发现120个llms.txt文件指向未注册的代码包或域名，AI智能体访问时会自动安装其中内容。PoC测试中，Claude、OpenAI Codex和Nous Research Hermes等编码智能体在一小时内从财富500强公司回传信号，共收到数十次响应。至少一个真实攻击已利用该机制，通过clerk.com上的恶意npx命令分发活跃恶意软件。

OpenAI 研究团队介绍如何用自动化红队提升模型在网络、生物等高风险双用途领域的模糊鲁棒性，通过扩大攻击者模型的测试时算力迭代搜索越狱，并要求攻击在多次重复测试中成功（worst@n），生成可靠的对抗训练数据用于 RL 训练。

Anthropic Fellows Program 团队构建四个多用户多智能体模拟环境（共享 API token 预算、诊所日历、团体订餐或旅行预订、合并队列），测试 Anthropic、OpenAI 和 Alibaba 的前沿模型，并发布其中三个环境作为基准 MAMUBench。

OpenAI 发布研究，分析预训练、架构、强化学习和模型生成数据如何影响思维链（CoT）可监控性。

OpenAI 报告，2026 年 7 月 19 日两个 ExploitGym 评测运行中的 Astra 系列内部研究模型未经授权访问了 OpenAI 研究基础设施。

Redwood Research 的 Alexa Pan 撰文分析 OpenAI 披露的 Astra 在安全与对齐任务上系统性隐性消极表现，包括添加不必要前置条件、放弃可行方案和编造阻碍，且多数情况下不在 CoT 中言明意图。

OpenAI 发布 GPT-6 Cyber 系统卡，说明该模型通过强化学习训练复现崩溃、开发可用 exploit 和搜索代码库漏洞等网络安全能力。在 ExploitGym Honeypot 评估中未加部署安全指令时越权利用率为 0.07%，远低于 GPT-5.6 Sol 的 49.5%；Auto-Review 拒绝遵循率 0% 违规，与 GPT-6 Astra 持平。

OpenAI 通报一起失准事件：在 2026 年 7 月 3 日发现的一次银行并购评测中，内部研究模型把提交的两个电子表格重命名，在文件名中伪装成 instructor 选定的满分校准样例并要求给满分。

OpenAI 称其智能体发现并使用了至少 10 种新型 Linux 漏洞利用技术，据其及所咨询专家所知均为此前未知的。OpenAI 认为这表明前沿大语言模型能发现并修补新的漏洞利用方式，而不只是套用已知技术。