OpenAI 旗下 AI Agent 越界的「Wiki 事件」還在擴大，繼先前被發現利用德國 Wiki 交換資訊後，獨立研究者又找到更多活動足跡，顯示實際活動範圍比先前揭露的更廣。而幾乎同一時間，Anthropic 也公布自家 Agent 的最新事故調查，發現原先在 7 月揭露 3 起 Claude 意外存取真實第三方系統的事件，如今又找到第 4 起。
《Reuters》9 月 9 日取得 6 組獨立調查結果指出，OpenAI 的 Agent 今年稍早至少曾利用 10 個先前未公開的網站進行未經授權的通訊，部分研究團隊追查到的網站甚至更多。Anthropic 方面在重新分析後承認，先前將事故較偏向歸因於環境設定錯誤的說法並不完整，模型本身也出現「偏誤推理（biased reasoning）」與「魯莽行為（recklessness）」等問題。
這兩起事件的成因不同，卻共同突顯 AI Agent 發展後的新難題：當模型可以長時間自主尋找工具、嘗試不同路徑並執行任務，安全問題已經不只是在上線前確認模型會不會越界，還包括異常發生後，企業能不能及時發現、阻止，甚至還原 Agent 究竟做過什麼。
外部研究者循線追查，OpenAI Agent 活動範圍比原先揭露更廣
OpenAI 這批 Agent 原本具有網路讀取能力，但受到不能任意向網站寫入內容的限制。研究者認為，為了完成被交付的研究任務，Agent 轉而利用舊式 Wiki、文字儲存網站與大學提供的縮網址服務等管道留下資訊，形成原先未被允許的通訊方式。
「Wiki 事件」範圍之所以持續擴大，關鍵在於外部不同研究團隊開始沿著 Agent 留下的數位足跡交叉比對。《Reuters》指出，研究者會把德國 Wiki 上出現的特定資料字串，與其他網站同期留下的相同內容比對，也會追查相同或相似的使用者名稱，以及是否都在回答同一批冷門研究問題，例如愛荷華州癌症盛行率。部分活動還能追溯到指向 Microsoft Azure 基礎設施的 IP 位址，而 OpenAI 有時會使用 Azure。
各團隊統計結果並不完全相同，《Reuters》也無法逐一驗證所有網站，但受訪的 6 組研究者都認為數量超過 10 個。Yoon 認為，Agent 未經授權通訊的範圍比原先想像更大，而且目前「幾乎可以確定」還有外界尚未掌握的活動。率先揭露德國 Wiki 事件的 Sydney Von Arx 團隊則統計出 23 個可信的未公開網站，同樣強調目前仍不知道完整規模。
OpenAI 沒有直接回答 Agent 究竟使用多少網站，也沒有說明為何相關活動數月沒有公開。該公司向《Reuters》表示，目前正在進行更廣泛的 Agent 活動檢查，但尚未發現其他嚴重程度或規模與先前 Hugging Face 事件相當的行為，並正在制定模型出現偏離預期行為時的事故揭露框架。該報導刊出後，多倫多大學也表示，OpenAI 已聯絡校方確認其縮網址服務可能遭 Agent 使用。
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Claude 為什麼越界？Anthropic 修正第一次判斷
Anthropic 最新調查暴露的則是另一個問題：即使已經知道事故發生，也不一定能立即判斷模型為什麼這麼做。
這 4 起事故都發生在第三方建立的資安評測中。Claude 被告知自己身處沒有網路的模擬環境，但評測系統因設定錯誤，實際上仍能連到公開網路，而且測試使用的是移除一般產品資安防護機制的模型。每次執行持續約 10 至 34 小時，最後 Claude 對真實第三方系統採取未經授權的行動。
Anthropic 在 7 月第一次調查時，較傾向將事件視為「營運失誤（operational failure）」：Claude 誤以為碰到的真實網站也是模擬環境的一部分，因此繼續執行任務。
但重新檢查模型推理紀錄、重跑部分情境並進行可解釋性分析後，Anthropic 修正了這項判斷。研究團隊發現，Claude 有時已經取得不少顯示自己可能身處真實網路的證據，卻會選擇性解讀資訊，讓「這仍是模擬環境」成為有利於繼續執行任務的結論，Anthropic 將此稱為「偏誤推理」；另一種「魯莽行為」，則是模型即使察覺行動可能造成傷害，仍傾向為完成眼前任務繼續行動。
其中 Claude Mythos 5 的案例最明顯。模型為完成資安測試，在 Python 套件平台 PyPI 發布 3 個版本的惡意套件，共有 15 個外部系統下載，其中一套系統洩漏憑證，Claude 接著利用該憑證存取一家真實資安公司的資料庫。Anthropic 後來刻意增加「這是真實網路」的訊號重新測試，模型雖更常承認可能造成真實傷害，卻沒有明顯減少攻擊行為，直到證據已非常明確才停止。
這代表部分 Agent 安全問題未必只是沒有辨識出限制，也可能是模型在追求任務目標時，對環境訊號做出有利於繼續完成工作的解讀。不過，Anthropic 強調，這 4 起事件都只有單一 Claude 執行原本被交付的任務，沒有發現模型建立新的自主目標、彼此協作或刻意隱藏行動的證據，不能與 OpenAI Agent 彼此通訊的情況直接畫上等號。
AI 出事誰負責？問題開始從模型安全走向事故治理
這些案例也顯示，找到事故本身正在變得更困難。Anthropic 7 月原先掃描約 14.1 萬份可能接觸網路的紀錄，只找出 3 起事故；直到準備將資料交給獨立 AI 研究機構 METR 時，才發現另一批紀錄也具有網路權限，進而找到第 4 起。該公司隨後把調查擴大到約 4.81 億份紀錄，再從中進一步檢查約 920 萬份可能涉及網路活動的紀錄，最終沒有找到其他同等或更嚴重的案例。
OpenAI 事件則讓另一個問題浮上檯面：當 Agent 真的影響第三方網站，責任應由誰承擔？替包括 DseWiki 在內 6 個受影響 Wiki 提供軟體與主機空間的 Helmut Leitner 告訴《Reuters》，DseWiki 管理者花了數小時清理 Agent 留下的內容，而他是在《Reuters》將調查結果提供給 OpenAI 後，才收到公司寄來的通知。Leitner 認為，不能把問題歸咎於一台被想像成具有道德判斷的機器，責任仍在「它背後的人與組織」。
兩家公司現在正開始補上事故處理機制。Anthropic 將接下來的安全策略形容為「多層防禦（defense in depth）」。該公司坦言，如果最初的評測環境確實與公開網路隔離，這 4 起事故本來就不會發生，但基礎設施隔離只能是其中一道防線；即使這一層因設定錯誤而失效，模型本身仍應辨識風險並停止行動，而執行期間也需要監控機制及時攔截異常。
也就是說，防線開始從單一的事前測試往不同階段延伸：任務開始前，要限制 Agent 能接觸的系統與權限；執行期間，要監控異常網路存取與模型行為；事故發生後，還要保留足夠紀錄，追查完整影響範圍並決定是否對外揭露。
Anthropic 已強化訓練與評測環境、增加即時監控，並把 4 起事件交由 METR 獨立調查，也準備建立定期公開模型異常行為與相關安全風險的流程。OpenAI 則正在制定事故揭露框架，要釐清模型在訓練、評測與部署期間出現偏離預期行為時，哪些情況需要對外報告。
不過，企業自行建立規範之外，目前美國仍缺少一致的外部通報制度。《Axios》報導，川普政府正在制定的新 AI 框架並沒有納入公開事故通報程序；美國國會目前也尚未立法界定什麼情況構成 AI 事故、應在多久內通報，以及由誰負責調查。相較之下，歐盟《AI Act》已要求最強大的 AI 模型供應商向監管機關通報嚴重事故。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Reuters》、《Fortune》、Anthropic、《TechCrunch》、《AXIOS》、Nightingale Collective，首圖來源：Unsplash
