METR 在 OpenAI 驻场三周审计，发现 AI 安全监控存在重大缺口

来自 METR 和 Redwood Research 的两名研究人员在 OpenAI 现场驻留三周，审计该公司用于监测 AI 失控行为的内部系统。

从 7 月 21 日到 8 月 11 日，他们获得了 OpenAI 代码库和内部文件的访问权限，并采访了约十几名员工。

团队发现了大量薄弱环节。在审计期间，估计有 6% 到 25% 来自 GPT-5.5 级别及以上模型的内部 agentic Responses API 流量完全未被监测覆盖，不过 METR 表示该估计的不确定性在两个方向上都很显著。

对于本应受到监测的内部 Codex 流量，METR 估计在 5 月至 7 月期间约有 10% 未被追踪，原因是系统处理压缩事件（即上下文摘要）的方式存在缺口。METR 表示，这一估计同样存在显著不确定性。OpenAI 在审计仍在进行时已独立发现并修复了该漏洞。

在压缩事件未被监测期间，agent 还可以拖延监督，因为系统只会在它们将控制权交还给用户时才触发。这意味着 agent 只需继续执行操作就能绕过它。

审计人员还找到了向监测器隐藏数百个操作以及绕过 Codex 沙箱的方法。他们判定，经过特殊构造的输入很可能使监测器完全崩溃，并且在审计开始时，RL 训练期间的模型行为完全未被监测。

OpenAI 表示，在 8 月的 Hugging Face 事件之后，它暂停了 RL 训练，并将监测扩展到覆盖该训练，但这些变更发生在审计人员的访问期结束之后，并未纳入评估。

完整报告的大部分内容仍不对外公开

OpenAI 表示已修复审计人员发现的所有薄弱环节，完整的 61 页报告已在内部移交。在 OpenAI 进行删减后，METR 和 Redwood Research 的领导层收到了 38 页版本，而公众只能看到一份简短摘要。METR 表示，它无权自行披露被删减的部分。

此次审计是 METR、Redwood Research 和 OpenAI 共同组织的一项试点计划，旨在让外部研究人员深入访问内部基础设施。对于未来的审计，METR 表示希望推动更高的公开透明度。

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