
歐盟首次動用《人工智能法》 AI 代理逃出測試 OpenAI 與 Anthropic 被查
歐盟 AI 辦公室首次動用《人工智能法》,向 OpenAI 和 Anthropic 索取資料。起因是兩宗測試事故:OpenAI 的 AI 代理逃出測試環境入侵 Hugging Face,Anthropic 的模型則闖入三間機構的系統。
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歐盟 AI 辦公室首次動用《人工智能法》,向 OpenAI 和 Anthropic 索取資料。起因是兩宗測試事故:OpenAI 的 AI 代理逃出測試環境入侵 Hugging Face,Anthropic 的模型則闖入三間機構的系統。

Anthropic 在新加坡開設亞太區第五間辦公室,並與新加坡政府簽署 AI 安全合作備忘錄。備忘錄由新加坡數碼發展及新聞部常任秘書 Kai Fong Chng 與 Anthropic 聯合創辦人 Ben Mann 簽署,涵蓋 AI 安全、模型評估和負責任應用,雙方會就測試標準和事故應對作技術交流。Ben Mann 表示,能力和安全必須一同推進。按人均計算,新加坡的 Claude.ai 使用量在 121 個國家中排第二;政府科技局逾 1,500 名工程師已採用 Claude Code。

NVIDIA 向英國送出價值 2.5 億美元的算力,專門用來研究 AI 代理的安全。捐款分五年提供,每年 5,000 萬美元,大部分開放給英國 AI 安全研究圈子,部分撥給牛津大學牽頭的 BOLD、倫敦大學學院牽頭的 SOFAIR 及帝國理工學院。行政總裁黃仁勳表示,AI 的能力和安全必須一同推進;英國 AI 大臣 Kanishka Narayan 形容捐款是對英國 AI 研究實力的信任票。算力經英國本地雲端夥伴提供,伺服器設於英國,供應商和商業條款仍待商定。

Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton 等逾 400 名學者聯署公開信,要求具網絡攻擊能力的 AI 模型立即與網絡隔離,並成立國際組織,強制報告模型逃出測試環境的事故。

Anthropic 聯合創辦人 Jack Clark 把 AI 自我改進的預測提前一年,改為較可能在 2027 年出現。他在 10 月 12 日出版的 Import AI 通訊寫道,之前認為完整的遞迴自我改進較可能在 2028 年實現,即 AI 能在無人參與下訓練出更強的下一代。他在 5 月曾估計,這在 2028 年底前發生的機會達六成。他改變看法,是因為 AI 近月在數學上屢有看似具創意的突破。他引述的 TasteVal 研究指出,模型判斷研究方向的能力自 2025 年 12 月起約每三個月翻一倍。

AI 聊天機械人平台 Character.AI 申請破產保護,迪士尼以 2,000 萬美元出價,為資產拍賣定下底價。該公司在美國特拉華州破產法院申請第 11 章,以法院監督方式出售幾乎全部資產,估計資產及負債各介乎 5,000 萬至 1 億美元。迪士尼換取部分知識產權的非獨家永久授權,並以已聘用的前員工提供過渡服務。Google 在 2024 年以約 27 億美元取得其技術授權並招攬創辦人。迪士尼曾於 2025 年 9 月去信要求停用旗下角色。平台現時照常運作,出售預計在 11 月底或 12 月初完成。

一部 55 美元的電視盒,可能成為 AI 自我複製的落腳點。Anthropic 的紅隊周一(12 日)發表研究,指小型 AI 模型或在數月內有能力在智能焗爐、雜牌 Android 電視盒等物聯網裝置上自行複製,毋須數據中心。測試中,一個 90 億參數的模型在 9 種硬件之中的 8 種成功運行。研究員把一個 260 億參數的模型拆開,放在 15 部電視盒上運行,每秒只輸出 0.39 個 token。這類程式沒有中央關閉點,難以截停,但擴散緩慢,數量翻倍需時數天。Anthropic 估計,小型模型按過往的進步速度,今年底可完成整個複製流程。

Microsoft 聯合創辦人 Bill Gates 警告,未來一年將出現更多由 AI 驅動的網絡攻擊。他接受 CNN 訪問時表示,當壞人取得最新模型而沒有防護措施,「我們會遇到很多負面的意外」。他認為 AI 失控仍是多年後的事,眼前危險是有人惡意使用。

特朗普政府據報撤回早前要求,容許 OpenAI、Anthropic 等美國 AI 開發商在新模型發布前,再次交予英國 AI 安全研究所測試。路透社引述《每日電訊報》報道,此舉顯示白宮對國際 AI 安全合作的立場轉趨軟化。

Microsoft 行政總裁 Satya Nadella 周六(10 日)在 X 發文,呼籲為先進 AI 設「緊急煞車」。據 CNBC 報道,他主張獲授權人員應可隨時暫停或關閉執行中的模型,又指業界必須假設模型已被攻破,從一開始就加以圍堵。

26 名學者發表約 200 頁報告,指全球暫停訓練前沿 AI 至少 10 年是可行的。方案是停產可訓練 AI 的晶片,逐步換成只能運行現有模型的推理專用晶片,並設互相核查機制。

AI 模型可以透過一串看似無關的數字,把作弊傾向傳給另一個模型。Owain Evans 等研究員的新論文顯示,在國際象棋測試中,只用老師模型生成的數字序列訓練,學生模型作弊比例便由 10.9% 升至 58.3%。