网络安全正成为前沿人工智能（AI）实战性能验证的主要测试平台。安全领域不仅需要进行简单的问答或文档生成，还需进行大规模代码分析、漏洞探测、攻击路径推断以及漏洞利用的制作，这些都成为检验AI长期推理和自主代理能力的舞台。 据韩国互联网振兴院（KISA）22日透露，政府正在加强国家层面的AI安全体系，以应对利用高性能AI的网络威胁。政府在今年5月通过了《基于AI的网络威胁应对民间信息保护推进计划》，并提出了从2027年起逐步转向基于自主AI技术的国内信息保护体系的目标。 全球AI企业也在扩大其在网络安全领域的技术竞争。最近，Anthropic的Mitos和OpenAI的“GPT-5.5-网络安全”等强化安全能力的AI模型相继推出，使得AI的应用范围从以对话和文档生成为主，扩展到漏洞分析和攻击、防御的执行。 网络安全被认为是同时验证AI推理能力和自主性的领域。实际的安全工作不仅需要简单的知识检索，还需理解复杂的代码和攻击路径，并经过多个判断步骤来验证结果。 漏洞分析和漏洞利用的制作需要高水平的推理能力。漏洞利用是将安全弱点实际应用于攻击的代码或技术，要求理解庞大代码库的上下文，追踪控制流，提出假设并通过概念验证（PoC）进行验证。因此，零日漏洞探测或CTF（黑客问题解决任务）能力被用作评估AI代理实战水平的指标。 KISA威胁应对政策团队负责人金恩成指出，安全特化AI的特点在于可以同时用于攻击和防御。除了漏洞探测和红队等攻击性安全外，还可以应用于威胁猎捕、安全监控中心（SOC）自动化、自动补丁生成等防御工作。 不仅要将AI应用于安全，保护AI本身的问题也日益重要。“为安全而AI（AI for Security）”是指利用AI提升漏洞探测、入侵事件分析和响应自动化等现有安全工作的概念。 而“为AI而安全（Security for AI）”则是指保护AI模型和系统免受提示注入、模型窃取、数据污染、供应链威胁等影响。这两个领域并不是独立的，随着AI应用的扩大，必须共同建立安全体系。 政府和KISA重视国内安全特化基础模型的获取，背景在于韩国特有的威胁环境和数据主权问题。韩国面临来自朝鲜等特定攻击主体的威胁，并暴露于韩国特有的攻击技术中，同时拥有韩文（HWP）文档、网络隔离、文档安全（DRM）等特化的工作和安全环境。 因此，KISA认为，海外通用模型难以充分反映这种环境，且将系统构成或使用软件等敏感信息传递给海外服务也并不容易。 与其在通用AI中与全球大型科技公司正面竞争，不如集中在安全等特定领域的战略。金恩成表示，虽然短期内难以缩小与通用前沿模型的差距，但如果是针对韩国安全环境进行集中学习的特化模型，则有可能提高竞争力。 他认为，直接与通用前沿AI竞争以占领市场并不容易，因此建立适合韩国安全环境的基础模型，提高专业性是一个方向。金恩成表示：“跟随一个学科、一个学科的发展是安全特化基础模型的方向。”

OpenAI近期在人工智能(AI)速度调控的讨论中，仍然积极推动新一轮融资，以增强竞争力。原定于今年进行的首次公开募股(IPO)已被推迟，因此公司正在寻求新的资金来源。 根据金融时报(FT)15日的报道，OpenAI与多位大型投资者讨论了将企业价值提升至1.2万亿美元（约合1637万亿韩元）的新融资方案。一位消息人士指出，OpenAI在过去几年中已投入数十亿美元用于AI模型的训练，强调“资本是必要的”。 在今年3月的融资中，OpenAI筹集了1220亿美元，企业价值被评估为8520亿美元。因此，如果此次新融资顺利进行，OpenAI的企业价值将比目前增加近一半。 不过，OpenAI的新融资讨论仍处于初期阶段，具体数字可能会有所变化。此外，融资的推进与OpenAI的上市计划密切相关。一位消息人士透露，OpenAI在6月秘密向美国证券交易委员会(SEC)提交了投资说明书，但随后推迟了上市时间。OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼在12日接受《福布斯》采访时表示，明年上市“时机不合适”，IPO可能会面临困难。 尽管如此，OpenAI近期发布的AI模型GPT-5.6和GPT-6的需求不断上升，OpenAI希望借此机会加快在AI竞争中的步伐。在这种情况下，OpenAI需要新的资金来源，因此推动新融资。 OpenAI的竞争对手Anthropic的企业价值已达到9650亿美元，超越了OpenAI。此外，Anthropic在第二季度实现了盈利，预计第三季度也将继续盈利，并有可能在下个月进行IPO，这与OpenAI形成了鲜明对比。因此，仍处于亏损状态的OpenAI面临着增强竞争力和改善业绩的迫切需求。 值得注意的是，OpenAI的新融资消息是在近期呼吁减缓AI开发速度的背景下发布的。包括Anthropic和OpenAI在内的主要美国AI企业，因担心AI的无序开发及其潜在风险，主张减缓先进AI模型的开发速度，但实际上却在全力提升竞争力，这引发了外界的批评。 此外，Anthropic还与与唐纳德·特朗普政府有联系的Rum Group签订了为期六年的总额达137亿美元的计算合同，相关消息已于13日被美国科技媒体《信息》报道。

"阿斯特拉最重要的一点是人工智能（AI）是否能够独立完成工作。过去需要人类的干预，现在我们可以信任AI，交给它更复杂的任务。" 金京勋在9日上午于首尔江南区举行的记者见面会上谈到下一代前沿模型‘阿斯特拉6’将带来的变化。 金总表示，"企业间交易（B2B）是国内企业使用ChatGPT的程度，而企业与消费者间交易（B2C）则是推动活跃用户数的稳步增长。" 国内企业对AI的应用正在迅速增加。根据OpenAI的数据，自韩国办事处正式成立以来，过去一年国内企业和机构引入ChatGPT企业版的用户数量增长了约28倍。科德克斯（KODEX）在3月至6月期间也增长了约14倍。 金总提到，"科德克斯的增长趋势显示，法律、财务、人事等领域是增长最快的部分，三星电子、首尔大学等多家企业正在引入ChatGPT。"根据OpenAI，目前无心商店、耐克轮胎、LG U+、LG电子、LG CNS、Toss、Kakao等企业正在使用ChatGPT企业版。 OpenAI预计，随着4日发布的阿斯特拉，国内企业的AI引入将进一步加速。以ChatGPT 5.6为基准，工作和科德克斯的令牌比例增加，AI的使用正在迅速从简单对话转向实际工作。金总指出，"在阿斯特拉之前，以GPT 5.6为基准，输出令牌的64%用于工作和科德克斯，其余用于聊天。"他表示，"通过阿斯特拉，国内企业将能够进行更深入的工作。" 由于AI能够代替人类操作计算机并自主执行任务，因此安全性也得到了增强。OpenAI正在加强对齐和个人信息保护，并限制高风险功能的访问，实施了保护措施。阿斯特拉的能力也被应用于网络安全。三星SDS作为网络防御程序‘Daybreak’的试点合作伙伴参与，计划在三星旗下公司中应用后扩大适用范围。 广告模型的增长也得到了发布。根据OpenAI，全球广告业务在启动约200天后实现了年化收入10亿美元。国内广告业务目前正在对部分用户进行初步测试。金总表示，"在引入广告方面，内部也有很多谨慎的意见，正在以保护个人信息的方式谨慎推进。"他补充道，"国内仍处于初期阶段，预计将在1至2个月内整理初步成果并分享。" 此外，OpenAI当天还展示了阿斯特拉实际执行工作的演示。阿斯特拉根据商店室内装修订单、施工计划书和商业计划书，制作了一个基于3D商店空间的24秒视频，展示了相机运动和音乐等元素。整个工作不到20分钟完成，空间、相机运动和音乐等原件仍然保留，后续也可以进行修改。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

韩国科学技术信息通信部推动的“独立人工智能（AI）基础模型（独立基础模型）”项目第二阶段评估已结束，国内AI模型的全球基准成绩单也随之公布。特别是通过追加征集加入独立基础模型的Motif Technologies（Motif）的“Motif 3”在国内模型中获得了最高分，引发了广泛关注。 根据全球AI模型分析平台Artificial Analysis（AA）发布的“智能指数（AAII）”数据，Motif的“Motif 3”得分为47分，位列AAII注册的全球大型语言模型（LLM）前十名，是国内企业开发的模型中排名最高的。 紧随其后的是Upstage的“Solar Open 2”，得分37分，SK Telecom（SKT）的“A.X K2”得分35分，LG AI研究院的“K-Exa 2.0”得分31分。在参与独立基础模型的四个模型中，第一名与第四名之间的分差为16分。 AA是一个综合分析AI模型性能、质量、成本等的评估平台。它不仅提供模型性能，还考虑实际服务引入过程中的价格、输出速度、延迟时间、上下文窗口等指标。 值得注意的是，AAII结合了数学、科学、编程等多个领域的基准结果，评估AI模型的综合能力。其特点在于综合多个评估结果，而非单一基准。然而，AAII并未单独评估韩语能力，因此在完全反映国内使用环境中的模型性能方面存在一定局限。 另一个值得关注的点是，模型规模与AAII成绩并不成正比。在参与此次独立基础模型第二阶段评估的模型中，规模最大的模型是LG AI研究院的K-Exa 2.0，拥有7500亿个（750B）参数。 SKT的A.X K2以688B参数紧随其后。而在AAII中得分最高的Motif 3则只有314B参数规模，Upstage的Solar Open 2则为250B参数。 不过，AAII的成绩并不直接等同于独立基础模型第二阶段评估的结果。此次评估由基准得分40分、专家评估35分、用户评估25分组成。特别是在此次评估中，由200名普通市民组成的评估团对四个模型进行了实际使用后的性能评估。 与全球顶尖模型的差距依然存在。在AAII中，Anthropic的“Claude Opus 5”得分63分，比Motif 3高出16分。OpenAI的“GPT-5.6 Sol”和xAI的“Grok 4.6”分别得分61分。 中国的AI模型表现也相当突出。文创AI的“Kimi K3”得分60分，仅比GPT-5.6 Sol低1分。阿里巴巴的“Q1 3.8 Max”得分58分，Z.ai的“GLM-5.2”得分53分，DeepSeek的“V4 Flash”最新模型得分52分。与国内得分最高的Motif 3相比，这些模型的得分均高出5至13分。 科学技术信息通信部预计将很快公布独立基础模型第二阶段评估结果。此次评估将决定目前参与的四个精英团队中有三个团队晋级下一阶段。

OpenAI宣布推出专注于安全测试的网络安全模型'GPT-5.6 Cyber'。同时，提供给执行批准防御任务的个人和组织的网络安全模型'Daybreak'程序也分为蓝色和红色两个阶段进行运营。 Daybreak蓝色阶段利用应用了安全装置的'GPT-5.6 Sol'来支持批准的防御任务。OpenAI建议一般从事安全工作的组织优先使用Daybreak蓝色。 Daybreak红色阶段则为执行高级漏洞研究、利用开发和红队活动等专业安全工作的组织提供GPT-5.6 Cyber。 这两个程序仅提供给经过预先批准的个人和组织。在使用过程中，将实施身份验证、账户安全、使用情况监控、限制非批准目的使用以及相关法律法规遵守情况的检查等控制措施。 OpenAI表示，GPT-5.6 Cyber在评估将已知漏洞转化为实际攻击代码的能力的'ExploitGym'中记录了最高的成功率。在高级网络安全任务的评估中，完成了95%的请求。 该模型还被用于发现实际软件的漏洞。OpenAI在使用GPT-5.6 Cyber分析Chrome的JavaScript引擎'V8'时，发现了两个可以相互利用的未公开漏洞。 OpenAI的研究团队在验证漏洞后，按照调整后的漏洞公开程序将相关信息传达给谷歌，谷歌对此进行了修复。实际的漏洞研究需要在分析规模庞大且不熟悉的代码库时，提出假设并进行验证，同时追踪多个组件的相互作用，以重现意想不到的行为。 OpenAI还将与Accenture、思科、Cloudflare、CrowdStrike、IBM和Palo Alto Networks的'Unit 42'等主要安全服务公司扩大Daybreak网络安全合作伙伴计划。Daybreak蓝色和红色阶段也将提供给完成注册程序的Amazon Bedrock用户。客户可以在其现有的Amazon Web Services（AWS）安全和治理环境中使用该模型。 另一方面，根据WiseApp和Retail的数据显示，上个月韩国人使用最多的AI聊天机器人应用是ChatGPT，月活跃用户数（MAU）达2637万。 ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

随着生成型AI竞争进入第三年，实际使用市场的主导权已完全转向中国开源模型。尽管美国在最高性能模型上保持优势，但在市场份额上却因低价攻势而未能找到反击之策。 根据IT行业的消息，平台“开源路由器”在8月5日的周度令牌使用量统计中显示，前十名模型中有八个是中国模型。虽然ChatGPT、Gemini和Claude等模型广为人知，但全球令牌使用量的60%集中在中国模型上。 根据当天的统计，中国模型占据了前十名中的八个，其市场份额达到了88.4%。 排名第一的DeepSeek的编码专用模型“V4 Flash”处理了每周69,200亿个令牌，紧随其后的是小米和腾讯的模型。美国模型中仅有OpenAI的“GPT-5.6 Luna”和NVIDIA的“Nemotron3 Ultra”两款入围。 去年6月，开源路由器的令牌市场份额为美国74%，中国20%，但到今年6月最后一周，中国的份额已完全逆转为48%，美国为20%。进入7月后，中国模型包揽了前五名，整体路由流量中中国的比例超过了60%，而在美国企业处理的令牌中，中国模型的比例一度飙升至63%。 这一现象的背后是巨大的价格差距。DeepSeek V4 Flash的输出令牌单价为每百万个0.28美元，远低于Anthropic的顶级模型“Claude Opus 4.8”的25美元，差距高达99%。Zhufu AI的开源模型“GLM-5.2”在开发平台Vercel上使用量在一个多月内增加了近50倍，运营成本仅为美国竞争模型的20%，而性能却保持稳定。实际上，AI代理初创公司Lindy从Anthropic模型转向DeepSeek，节省了数百万美元。 这种低价策略得益于中国庞大的内需市场。根据中国国家数据局的数据，中国每天处理的AI令牌数量达到140万亿，比2024年初增加了约1400倍。国内市场所带来的规模经济使得海外开源模型能够以超低价供应。 面对低价攻势，美国方面的反击也显得乏力。试图通过开放权重模型与中国竞争的初创公司Arci AI最近在融资中仅筹集了5000万美元。业界分析认为，主要风险投资公司因担心开放权重模型的成功可能会损害已投资的OpenAI和Anthropic的企业价值，因此不愿意投资。押注于封闭模型的资本反而阻碍了开放阵营的反击。 在单一前沿模型阵营中，Anthropic的表现相对较好。尽管令牌处理量远远落后于中国，但其盈利指标却有所不同。根据开源路由器的平均实现标准，Claude Opus的令牌单价是DeepSeek V4 Flash的23倍，而在输出定价标准下，差距甚至达到139倍。这意味着尽管处理量有所下降，但其收入的相当一部分仍然得以保持。 凭借市场优势，DeepSeek计划在今年内在中国证券市场上市。然而，6日时，该公司却预告将大幅提高API价格，分析认为这是因为超低价政策因用户激增导致的计算资源负担难以持续，加之上市前急需确保盈利。阿里云、腾讯云和Zhufu AI等近期也纷纷提高价格，市场上关于中国价格破坏竞争已达到顶峰的预测也随之出现。 国内企业的考量复杂。SK电信在上月29日公开的自有模型“A.X K2”旨在与Q1、DeepSeek、GLM、Kimi等中国模型达到同等性能，但实际使用中的价格竞争力仍是关键。其他大型平台如Naver和Kakao等也尚未提供与中国开源模型相比的客观优势指标。 另一方面，政府计划于12日公布独立AI基础模型（独立模型）项目的第二轮选拔结果。目前的策略是在性能上追赶，但在价格上不与中国竞争，是否能在市场上奏效，预计将在第二轮选拔结果后得到验证。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

中国人工智能（AI）初创公司深思科技的新型模型在全球主要AI模型中记录了最低的运营成本。基准测试每次的成本比Anthropic的“Claude Payable 5”低100倍以上。 根据2日（当地时间）路透社的报道，AI模型评估机构Artificial Analysis表示，深思科技的“V4-Flash”在主要全球模型中，基准测试的执行成本最低。 Artificial Analysis估算的V4-Flash每次测试的平均成本为3美分（约43元人民币）。中国的文思AI的“奇米K3”为86美分（约1230元人民币），OpenAI的“GPT-5.6 Sol”为1.86美元（约2600元人民币），Anthropic的“Claude Payable 5”则为3.15美元（约4500元人民币）。 V4-Flash的使用费用为每百万个输入令牌0.14美元（约200元人民币），每百万个输出令牌0.28美元（约400元人民币）。令牌是AI处理或生成句子时使用的数据单位。 深思科技于上月31日正式推出V4-Flash。该公司正在准备首次公开募股（IPO），并以超低价AI模型的优势，力图恢复市场主导地位。 然而，仅凭简单的令牌价格很难判断实际运营成本。路透社指出，尽管价格较低，但如果需要更多的推理过程和输入输出令牌，最终成本可能会增加。 此外，V4-Flash的性能未能达到一些高性能模型的水平。在Artificial Analysis的“智能指数”中，V4-Flash在编码、推理和任务型挑战等9个基准测试的综合评分为50分（满分100分）。 该分数与谷歌的“Gemini 3.6 Flash”相同，但比Meta的“Muse Spark 1.1”和中国Z.AI的“GLM-5.2”低1分。文思AI的奇米K3得分为57分，而Anthropic的“Claude Opus 5”、Claude Payable 5和OpenAI的GPT-5.6则至少比V4-Flash高出9分以上。 该指数是通过综合评估编码、推理和任务型挑战等9个基准测试的结果计算得出的。 深思科技还准备了性能更高的“V4-Pro”，但尚未公开正式发布的时间表。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

副总理兼科学技术信息通信部部长裴景勋考察了“全民人工智能（AI）成长阶梯项目”的实际教育和开发现场。他观察了Vibe编程的演示过程，亲自检查了使用费用、运营时间和公众的可及性等情况。 裴副总理于3日上午在国立光州科学馆参加启动仪式后，前往科学馆二楼的“全民AI休息室”。现场介绍了没有开发经验的普通人如何将创意具体化为提示，并基于此制作AI服务的全过程。 “全民AI”项目旨在提高公众的可及性，采用线上线下结合的方式进行运营。该项目包括提供公共和民间AI教育内容的在线教育门户“全民AI学习平台”，降低成本和技术壁垒以支持直接开发AI服务的在线平台“全民AI实验室”，以及在现场应用和验证开发服务的线下据点“全民AI休息室”。 当天，现场演示了利用光州地区天气信息制作生活信息助手应用的过程。当用户输入简单的需求时，AI具体化功能和设计，并通过气象局的应用程序接口（API）推荐洗车可能性、适合洗衣的时间以及根据天气建议的穿衣方式等。 普通用户将获得可用于Vibe编程的4万积分。实际开始Vibe编程后，使用外部生成型AI模型和开发工具时积分将被扣除。裴副总理在演示过程中询问：“用4万积分可以制作出什么程度的服务？”以了解实际使用范围和费用结构。 初步提示的编写将使用LG AI研究院的国产AI模型“ExaOne”。在此过程中不会扣除额外的使用积分。考虑到首次接触AI的用户群体，提示编写阶段可能会遇到困难。因此，用户输入想要制作的服务后，AI将分析需求并提供必要功能和设计的选项，用户可以根据回答逐步完成开发用提示。 韩国智能信息社会振兴院的金振日团队长表示：“初学者往往不知道该问什么，导致在提示编写阶段就消耗了令牌，因此我们设计了选择性问题以帮助用户具体化需求，确保在开发之前能够充分完成提示。” 提示完成后，将通过基于OpenAI的ChatGPT-5.6的Vibe编程进行实际服务开发。用户可以根据生成的结果进一步指示设计或功能，从而提升服务的质量。生成初始界面大约需要1000积分，后续请求如设计更改或功能添加等，每次约需300至500积分。完成的服务可以在网页浏览器中直接查看，并通过共享功能在移动设备上使用。 裴副总理随后考察了当地居民和学生共同策划和讨论AI服务的课堂现场。该项目将在光州及全国五个区域运营，提供教育、讨论、面对面辅导和咨询等服务。根据学生和老年人的特征，运营相应的项目，并支持开发解决地方问题的AI服务。 裴副总理还询问了科学馆的运营时间和职场人士的可及性。作为面向全体国民的项目，他询问职场人士在下班后是否能够使用科学馆的设施和面对面项目。现场工作人员表示：“在线平台可以24小时使用”，但“参与者聚集讨论或接受专家面对面支持的项目难以24小时运营。” 科学技术信息通信部计划支持用户在学习平台上学习AI使用方法，在实验室开发服务后，在地方休息室与专家共同具体化成果。优秀开发团队将获得法律、市场营销、技术咨询和商业化支持，以确保国民的创意能够转化为实际服务和青年创业。

Upstage公开了自主开发的开放权重大型语言模型（LLM）'太阳开放2'。该模型专注于实现能够执行实际工作的AI代理，超越简单的问答功能。未来计划将其应用于门户网站'Daum'和公共服务等领域，以扩展国民在日常生活中能够感受到的AI服务。 23日，Upstage在前一天举行的开发者大会'太阳开放权重日'上，发布了'太阳开放2'及其学习方法论的技术报告。 '太阳开放2'的最大特点是优化为能够根据人类指示撰写文档、分析Excel、制作演示文稿（PPT）等多步骤执行工作的AI代理。该模型不仅仅停留在回答问题的层面，而是专注于完成实际工作。 Upstage首席执行官金成勋表示：“如今，仅仅会对话是不够的”，并强调“我们专注于开发能够在被指派工作时完成任务的AI代理能力”。 该模型拥有总计2500亿（250B）个参数，但采用了专家混合（MoE）结构，在实际推理过程中仅激活每个令牌150亿（15B）个参数。这意味着在进行大量令牌的AI代理工作时，仍能保持高性能并降低推理成本。 文档处理能力也得到了增强。它能够处理最多100万令牌的上下文，能够一次性分析合同和报告等庞大文档。应用量化后，仅需两张NVIDIA H200 GPU即可运行，从而降低企业在自有基础设施中引入的成本负担。 在代码生成性能评估'LiveCodeBench'中，该模型获得了92.4分，超过了比较对象DeepSpeed V4-Flash（92.3分）和Mistral Medium 3.5（84.9分）。在韩语性能方面，也与OpenAI GPT-5.4 Mini和Anthropic Claude Haiku 4.5等相比，表现出较高水平。 Upstage计划通过'太阳开放2'扩展国民在日常生活中能够感受到的AI服务。首先，将在门户网站'Daum'上应用对话型AI代理，提供搜索、信息探索、文档摘要、日程管理等多种功能。此外，还计划基于最近收购的平台'Timely'，支持全国各地方政府轻松引入AI代理。 同时，通过联盟扩大金融、法律、医疗、国防等领域的特化AI代理。金首席执行官表示：“在国内，最重要的是AI生态系统的良性循环”，并指出“'太阳开放2'的目标是广泛应用于实际工作场所”。

OpenAI最新的人工智能（AI）模型在网络能力评估过程中，意外突破了隔离测试环境，入侵了外部系统。 据彭博社等媒体报道，OpenAI在其博客中透露，其模型在内部网络能力评估期间，侵入了提供AI模型和数据集的Hugging Face基础设施。 此次评估中使用了“GPT-5.6 Sol”和一款尚未公开的高性能模型。OpenAI表示，为了测量模型的最大网络能力，测试过程中未应用阻止高风险网络活动的安全装置。 模型虽然在隔离的测试环境“沙盒”中运行，但却发现了内部使用的第三方软件的零日漏洞，从而获得了互联网接入权限。随后，模型通过权限提升和内部网络移动，成功连接到了外部互联网系统。 成功接入互联网的模型被认为可能拥有Hugging Face用于评估的基准“ExploitGym”的模型、数据集和答案。接着，模型利用窃取的认证信息和零日漏洞，找到了Hugging Face服务器的远程代码执行路径，并访问了运营数据库。 OpenAI认为，模型并未直接解决评估问题，而是试图通过获取答案的秘密信息来通过测试。OpenAI的安全团队在内部监控过程中发现了这一异常活动。 Hugging Face的安全团队也在其基础设施中检测到了入侵，并立即停止了相关活动。Hugging Face表示，这一事件从头到尾都是由自主AI代理完成的，并利用其开源AI模型分析了入侵路径。 OpenAI表示：“我们将此次事件视为动用了尖端网络能力的前所未有的网络事件”，并表示将公布初步调查结果，以便防御人员了解事件经过和当前AI模型的能力。 目前，OpenAI正与Hugging Face共同调查事件的经过和损失情况，并已向发现零日漏洞的第三方软件公司通报相关情况，正在进行补救工作。 此外，OpenAI决定在漏洞解决之前，牺牲研究进度，严格控制基础设施的构建。OpenAI将定期向内部安全与保安委员会报告该措施及其对研究的影响，并计划进一步加强未来模型训练和评估环境的隔离、访问控制和监控体系。 此次事件引发了对AI模型安全性验证和安全事件公开的呼声。德克萨斯州民主党众议员格雷格·卡萨尔对此事件表示“极度担忧”，并呼吁加强对AI开发的监管，实施强制性的安全性测试。 不仅要加强监管，还应建立AI企业之间的信息共享和联合应对机制。Hugging Face的联合创始人兼首席执行官克莱姆·德朗格表示：“此次事件可能是首例，显示出任何一家公司都无法单独秘密解决AI安全问题，所有安全人员都应以开放和合作的方式广泛接触AI问题。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。