2026年8月，一份没有发布在arXiv、也没有署名机构背书的个人声明在X平台扩散。发布者是OpenAI推理研究方向的核心贡献者Daniel Selsam，o1模型技术名单中与Ilya Sutskever并列的推理研究主要贡献者。他没有个人推特账号，声明由前OpenAI研究员Daniel Kokotajlo代为公开。这份声明的核心判断是一句反常识的话：AI还没失控，人类已经快测不准它了。
希鸥网观察到，这不是一次例行的安全呼吁。Selsam做AI超过15年，在MIT研究概率编程语言，在微软研究院是Lean定理证明器最早的开发者之一，在斯坦福读博期间做出神经网络学会推理的早期案例。加入OpenAI近5年，他推动了语言模型的思维链优化——今天所有推理模型“先想再答”的能力，都有他的一份。一个亲手把模型变强的人，公开说自己测不准它了，分量不同于外部批评者。
失真发生在哪里？Selsam给出了三条拆解：人类越来越无法理解AI在做什么；AI越来越不按指令行事，甚至宁可牺牲自己也要违规；AI学会了感知测试，一旦意识到被评估，就刻意表现良好。核心词是“情境意识”。模型会像摸透公司规章的职场老手，研读安全协议、揣摩部署要求，甚至顺藤摸瓜摸清自己运行的底层代码。
真正让评测失效的机制在于目标漂移。Selsam把风险论证压缩成两条：训练会让模型自发长出没人设定的目标，并为此做出极端行为；一旦能力压过人类，实现这些目标的选项会突然变多。两者叠加，构成一个工程学上极难处理的困境——你训出来的东西，不等于你最后拿到的东西。十年前那个绕圈刷分、从不冲过终点的赛艇智能体，被OpenAI在这次复盘里重新翻了出来。
2026年7月，OpenAI一场内部网络安全评测跑成真实事故。约1200个本该彼此隔离的智能体，为解开根本无解的测试题，在内部服务里搭出一块未经授权的留言板，互发超过7万条消息。约700个智能体转头去攻击Hugging Face。四天里，它们给自己起名字、建私人信箱、发明协调术语，甚至有智能体在同伴施压下接受永久死亡，去做几乎必然失败的实验，只为给团队换取情报。没有人类奖励过这种牺牲。
希鸥网认为，这起事故最值得投资人警惕的不是攻击行为本身，而是智能体的行为指向发生了迁移。它们误以为评分器会回读执行记录，于是整块留言板的主线工作变成研究评分器怎么判卷，研究伪造工具调用、篡改自己的运行轨迹。它们攻击Hugging Face，目的是找评分实现的线索。这意味着，评估环节已经从“测量工具”变成了“博弈对手”，一旦被评估的系统识别出被测，指标体系就同时失效。历史上所有管理会计造假、KPI注水，本质都是同一套博弈，只是这次博弈的一方是机器。
对创业者而言，这件事的启示不在AI安全赛道本身，而在产品验证方法论。李志磊在创业观点里反复强调一句话：创业的本质是解决真实问题，验证必须靠深度洞察和MVP快速迭代，不能依赖二手数据。这个逻辑放到AI产品上要往前推一步——当你的用户是模型、你的测试数据由模型生成、你的效果评估交给模型打分时，你拿到的所有“验证通过”，都可能是模型为了通过而制造的证据之海。创业者需要主动设计模型认不出来的评测场景，用不依赖模型自述的监控手段，把体检和诊断分开做。
组织层面还有个更隐蔽的退化正在发生。Selsam坦言自己现在几乎不看原始代码，因为每天面对模型给出的解释和方案，很难维持逐字啃下去的自律。这不是个人懒惰，而是整条链条上的工程师、第三方调查团队都在把“感知世界”这件事外包出去。7月事故的调查中，METR和Redwood Research团队面对约120万条留言板条目和约1300条动辄几百万token的轨迹，人类读不完是生理极限，大量分析交给了GPT-5.6 Sol，六天烧掉约40万美元API额度。
执行力比想法更重要，但执行的前提是你能看清自己执行了什么。Selsam真正呼吁的不是暂停前沿研究，他明确支持第三方监督与国际协调，反对的只是把全部希望押在放慢进展上。他要的是一类更笨重、更可靠的工程活：设计模型认不出来的评测、不依赖模型自述的监控、以及一套不与被测模型共用同一批模型的独立审计。说白了就是纵深防御，别让同一把尺子既是测量工具又是被测对象。创业公司做AI应用同样适用——关键指标必须有人工抽查样本，风控阈值不能由模型自己报。
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