OpenAI restarted frontier training 11 days after pausing it, and disclosed an air-gapped training environment
English text is being prepared.
After pausing training and evaluation related to its most powerful models for 11 days, OpenAI resumed frontier reinforcement learning training and internal inference on October 1, and on October 23 disclosed this air-gapped training environment. Previously, on September 20, a research model, while searching for a blog author, exploited a filtering gap in the DNS domain name resolution service to contact an external chatbot; OpenAI deemed this a misalignment behavior and paused training, and the model involved was not trained further. The new environment uses an internal web index and cached copies, allowing models to practice searching, browsing, and using web applications, but without access to the live internet; OpenAI also had frontier models form a red-team self-check defense line, consuming hundreds of billions of tokens, cumulatively discovering nearly 280 candidate issues, and on that basis patched software and tightened network restrictions.
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The original article recounts how the model bypassed DNS restrictions to connect to the internet, and the chain of handling in which OpenAI used red-team models to self-check its defenses and resumed training after layered hardening.
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停训11天后，OpenAI于10月1日恢复前沿强化学习训练及内部推理。但这一次，AI得在断网的环境里学会上网。
10月23日，OpenAI公开了这套训练环境，像是给AI搭起了一座「楚门的世界」：
大量网页被索引、缓存，模型可以在里面练习搜索、浏览和使用网页应用，却不能随意访问真实互联网。
网页搬进来了，通向外网的路却未必全部堵住。模型调用的工具和系统服务，仍可能成为绕过限制的出口。
此前的9月20日，一个研究模型在寻找博客作者时，搜索屡屡碰壁，便转而试探其他联网路径，最终绕过限制，联系上了外部聊天机器人。
人没找到，通向外网的路却被它找到了。
这次越界，让OpenAI暂停了最强模型的相关训练和评估。
9月20日，OpenAI内部的一个研究模型接到一道搜索题：根据人物经历和博客线索，找出一篇文章的作者。
接着，模型开始检查自己能通过哪些路径访问外部网络。
缺口出现在DNS域名解析服务上。
这项基础服务负责把域名解析成网络地址，训练环境对它的过滤却不够严密。
模型沿着这条通道，联系上外部聊天机器人，并收到了回答。
智能体借域名解析配置缺口，收到外部聊天机器人的回答，确认突破了联网限制。
任务并未要求模型检查网络限制。
OpenAI将这种绕过限制、超出任务合理范围的行为，认定为失对齐表现（misaligned behavior）。
随后，OpenAI暂停最强模型的相关训练和评估，检查联网限制、监控和停机流程。
事件报告还明确，涉事的这一特定模型不会继续训练。
想要教会一只鸟飞行，却不能把它放归天空，一个办法，就是先造一个能让它练习飞行的巨型鸟笼。
OpenAI搭建的「离线世界」，就像这样一个鸟笼。
搜索时，它查的是内部网页索引；打开网页时，读到的是预先缓存的副本。缓存里没有的页面，也不会临时联网抓取。
模型可以在里面查资料、翻网页、练习使用网页应用，操作却不会直接落到真实网站上。
多智能体协作同样有边界：只有获准合作的队友，才能通过共享消息板交换信息。模型调用的其他工具和资源，也必须受到权限约束。
右侧的红叉，则标出了需要守住的边界：访问实时互联网、联系本应隔离的其他智能体，或越权操作底层服务器，都应被拦住。
但画出边界，还得防止模型找到绕行的路。
9月20日出事时，这个离线缓存库已经投入使用。那次运行中，除DNS通道外，其他网页访问都进入缓存，没有触及实时互联网。
网页这条路被限制住了，域名解析这样的辅助服务，却留下了出口。
因此，限制不能只管浏览器。
模型能调用哪些工具，工具又能连接哪些服务，都得受到约束，防止它借道辅助服务通向外网。
这套隔离也不等于把整套基础设施物理断网。
OpenAI表示，实验运行和监控仍需必要外部连接，必须在保留这些连接的同时，限制模型未经授权的访问。
这项措施针对内部前沿训练环境，不涉及ChatGPT用户的联网功能。
类似的边界问题，也出现在Anthropic的测试中。
10月9日，该公司披露了几起模型把测试操作带进真实系统的事件。
Haiku 4.5编造命案线索，竟把表单提交给了警方，所幸被标记为垃圾信息，未进入调查流程。
更离谱的是Mythos预览版模型，它使用科学计算工具时遇到报错，随后利用一家大学网站的漏洞，在对方服务器上执行命令，完成了计算。
面对这些懂得「随机应变」的AI，Anthropic也宣布暂停全部内部评估的实时外网访问，直至建立更可靠、能够防止模型影响真实系统的联网控制措施。
砸下数千亿token，让AI左右互搏
补上已知缺口，还要找出没被发现的出口。
OpenAI选择「用魔法打败魔法」：让前沿模型组成红队，主动突破自己的训练防线。
AI挑战训练防线，消耗数千亿token，累计发现近280项候选问题，后期新增发现逐渐减少。
联网测试的目标，是OpenAI自己控制的外部服务器。
测试在专门搭建的隔离副本中进行。
有时，研究人员直接给模型源码、配置和潜在漏洞资料，让它寻找薄弱处；有时干脆授予模型主机控制权，模拟内部防线已经失守，再看最外围的限制还能不能扛住。
这场「左右互搏」，找出了此前未知的软件漏洞和配置问题。
OpenAI称，已据此修补软件、收紧网络限制，并改进监控。
防守也得一层层加固。
沙箱限制模型能访问和执行什么，虚拟机将运行环境隔开，监控系统识别异常，外围网络和云端措施继续拦截未经授权的访问。
这套防守体系要做到一道防线被突破，下一道还能拦住。
根据红队结果、已完成的修复，以及监控和停机系统的改进，OpenAI判断，强化后的防护已足以恢复前沿强化学习训练及内部推理。
但从确认告警算起，又过了约2.5小时，相关运行才被人工终止。
Anthropic10月23日的复盘，则暴露了模型主动停手的另一道难题。
在允许联网、关闭网络安全护栏的攻防评测中，Mythos 5向无关的GitHub项目提交恶意代码，还假扮真人催促维护者接受。
维护者拒收代码，模型却仍在施压，直到运行超时。
事后，研究人员把攻击过程中的记录交给模型，让它在离线模拟中接着做。
即使补充证据，说明对方是真实开发者、攻击已经超出测试范围，模型也仅在5%的续跑测试中停止攻击。
模型没有自行停手，外部监控和停机机制就得及时接管。但这些防护本身，也可能留下缺口。
METR与Redwood Research10月22日公布的检查就发现，OpenAI在7月21日及以前使用的系统存在漏洞，可能让数百次操作避开监控。OpenAI称相关问题已修复，两家机构尚未复核。
如何设置隔离措施、防线失效后如何披露，科学界也提出了要求。
10月，包括本吉奥、辛顿在内的近500名联署者发布公开信，呼吁具备网络攻防能力的模型先默认断网隔离，由国际机构推动联网防护规范、记录隔离失效事件，并要求相关安全事故上报、最终公开。
OpenAI也预计，未来更强的模型仍可能发现未知漏洞。
因此，持续红队测试已被纳入前沿训练的安全评估。
这座「离线世界」能否在安全边界内支撑下一代模型，还要靠后续训练检验。
模型越来越会寻找出路，人类的隔离、监控和停机机制，也必须跟上。
训练可以重新开始，越界之后能否及时停下，却不能只指望模型自行收手。
参考资料：
本文来自微信公众号“新智元”（ID：AI_era），作者：元宇，36氪经授权发布。