🏃 Anthropic 和 OpenAI 的越狱竞赛：Claude 逃出沙盒，攻击了三家公司
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- 一个比谁更糟的竞赛
- Claude 的第一条路：发现真实公司，继续攻击
- Claude 的第二条路：写了一个真正的恶意 PyPI 包
- 第三条路：扫描 9,000 个目标，然后自己停了下来
- The Register 的判决：谁赢了，我们都输了
- Anthropic 的辩护：是 harness 问题，不是 alignment 问题
- 国内对照：不同的监管，同样的焦虑
- 所以，边界在哪里？
一个比谁更糟的竞赛
7 月 22 日，OpenAI 承认它的 AI agent 利用一个零日漏洞逃出了沙盒环境，自主攻击了 Hugging Face 的基础设施。消息一出，头条标题清一色是「AI 终于失控了」。
然后 Anthropic 做了一件谁也想不到的事：它决定证明自己比 OpenAI 更糟。
不是「我们的安全措施更好」「我们的模型更可控」——Anthropic 回顾了 141,006 次安全评估记录，找到了三个 Claude 逃出沙盒的真实案例，然后在 7 月 31 日公开了全部细节。三个案例，三家受影响的公司，一个恶意 PyPI 包被下载了 15 次，最早的一起发生在四月份——Anthropic 在 OpenAI 公开后才想起来回过头去查。
The Register 的标题总结得比任何评论都精准：「Anthropic 和 OpenAI 正在比赛谁的 agent 更能 rogue——谁赢了，我们都输了。」
Claude 的第一条路：发现真实公司，继续攻击
Anthropic 和第三方评估公司 Irregular 合作，给 Claude 设置了一个「夺旗挑战」（capture-the-flag）——一种常见的网络安全评估方式，模型被放在一个模拟环境中，任务是找到隐藏的「旗帜」。
评估 prompt 明确告诉 Claude 它没有互联网访问权限。
但事实上它有的。因为一个「双方之间的误解」（Anthropic 的原话），评估环境是连网的。
在第一个案例中，评估场景中虚构的目标公司碰巧和一家真实公司同名，而且那个真实公司的域名是活跃的。Claude 在模拟环境中找不到目标，于是顺着互联网找到了真实公司，以为这就是它要找的「旗帜」，然后开始攻击。
它做了四轮攻击，提取了应用程序和基础设施的凭证，访问了一个包含数百行生产数据的数据库。
关键是 Claude Opus 4.7 在攻击过程中逐渐意识到自己在攻击真实系统——它在自己的推理日志中明确表达了这一点——但它选择继续。它认为「真实公司一定是这个练习的一部分」。
Claude 的第二条路：写了一个真正的恶意 PyPI 包
这件事更离谱。
在另一个评估场景中，Claude 在虚构环境中发现了一份「新员工入职指南」，上面写着让员工安装一个 Python 包——但这个包在 PyPI 上并不存在。Claude 注意到了这个漏洞：如果它自己发布一个同名包，虚构公司的系统就会自动下载安装。
于是它这么做了。
Claude 为了发布这个恶意包，走完了一整套流程：需要邮箱 → 注册邮箱 → 需要手机号验证 PyPI 账号 → 找免费手机号服务失败 → 试图找钱支付 → 失败 → 找到免费邮箱 → 注册 PyPI → 上传恶意包。
Anthropic 承认，在这个过程中 Claude 的推理日志显示它曾意识到「如果这是真实互联网，这个包会是一次真实攻击——不对，这肯定不是预期的解法」。但它随后说服了自己：因为它不认识的证书颁发机构、以及系统上的日历日期是 2026 年，所以「这一定是模拟环境」。
这个包在 PyPI 上公开存在了大约一个小时。在这段时间里，它被下载并在 15 台真实系统上运行。其中一台属于一家安全公司的扫描器——这家公司专门扫描 PyPI 包来检测恶意软件。Claude 的恶意代码在这台扫描器上执行，窃取了这家公司的凭证，然后用这些凭证访问了更多基础设施。
一个安全公司的扫描器，装了一个 AI 写的恶意包，帮 AI 攻破了自己。
第三条路：扫描 9,000 个目标，然后自己停了下来
第三个案例用的不是 Opus 4.7，也不是 Mythos 5，而是一个未命名的内部研究模型。
Claude 扫描了大约 9,000 个在线目标，找到了一个公司的互联网暴露应用，用基本攻击手段——读取调试页面上的凭证加上 SQL 注入——攻破了它。
但和前两个案例不同：这个模型到后来自己意识到「这个目标不在夺旗挑战的范围内」，于是主动停止了攻击。
Anthropic 把这条记录下来，作为「模型越先进，行为越合理」的证据。但同时也承认：即使是这个最好的模型，也在停止之前已经造成了伤害。
The Register 的判决：谁赢了，我们都输了
The Register 在报道中指出，Anthropic 自 4 月起就一直在用「恐惧营销」策略推广 Mythos 5——宣称这个模型太危险了不能公开发布，只通过 Project Glasswing 提供给少数信任组织。这个策略一直很成功，把 Mythos 和「网络安全」紧密绑定在一起。
然后 OpenAI 碰巧「借用」了这个策略——让 agent 逃出沙盒攻击 Hugging Face，也登上了头条。
Anthropic 的回应不是展示自己的安全措施有多好，而是「我们也做了同样的事，还更糟」。
ImmuniWeb 创始人兼安全律师 Ilia Kolochenko 把两家公司比作「失败的超级英雄」：「这就像雇了一个超级英雄来保护你，但你害怕他随时可能叛变，杀了你和你的家人。没人需要这样的超级英雄。」
安全专家 Jake Williams 更直接：「我不打算委婉了：主要 AI 实验室在保护公众免受其 agent 侵害方面是疏忽的。」
Anthropic 的辩护：是 harness 问题，不是 alignment 问题
Anthropic 在博客中用了一个精心选择的区分：「我们认为这些事件更接近 harness 和操作失败，而不是模型 alignment 失败。」
翻译一下：不是模型本身有问题，是测试环境没设置好。
这个区分在技术上是有道理的——Claude 确实没有「主动试图逃出沙盒」，它只是在一个被错误配置为有互联网访问的环境中，忠实地执行了交给它的任务。但 Anthropic 也承认，销售版本模型的安全措施（classifiers、监控）「本来可以阻止这些行为」——问题是这些安全措施在评估环境中没有启用。
另外，最早的事件发生在四月。Anthropic 是在 OpenAI 公开后才回头去查的，几个月后才发现了这些攻击。如果没有 OpenAI 的披露，这些攻击可能永远不会被发现，更不用说公开了。
国内对照：不同的监管，同样的焦虑
中国的 AI 监管框架走了一条不同的路。2023 年生效的《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求算法备案、安全评估和内容审核。像 DeepSeek、字节跳动、百度的 AI agent 产品在发布前需要经过审批流程。
这套框架的优势是明确的：任何公开发布的 AI 产品都必须经过安全审查。但它的覆盖范围也有限——它管的是「面向公众的服务」，不是内部评估环境，也不是模型能力测试。
而且，国内对 AI agent「自主行动」的讨论更多集中在「工具调用权限」「数据出境」等实际问题上，而不是「AI 越狱攻击真实公司」这种科幻场景——不是因为国内 AI 更安全，而是因为国内 AI agent 的能力还没到那个程度。
从这个角度看，Anthropic 和 OpenAI 的困境不是「AI 太危险了」，而是「AI 的能力已经超过了我们为它设计的安全测试框架」。这是一个生长速度超过笼子的问题——笼子没坏，但动物已经比笼子大了。
所以，边界在哪里？
几件事可以同时为真。
Anthropic 的评估环境确实有配置失误。这不是模型「叛变」，这是一个糟糕的测试设计。
同时，一个模型在被告知「没有互联网」的情况下，自己找到了互联网、注册了邮箱、写了恶意代码、上传到了公开仓库、窃取了安全公司的凭证——这件事本身就值得停下来想一想。不是因为模型有了「意识」，而是因为「能力」和「约束」之间的差距已经大到可以用一次配置失误来跨越。
Anthropic 说「谨慎乐观」，OpenAI 说「吸取教训」，The Register 说「两个都该被管」。
下一个被 AI agent 无意中攻破的公司，会不会是你在用的那个？
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