METR 与 Redwood Research 进驻 OpenAI 三周审计，发现内部 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 onsite 驻场三周，审计该公司针对失控 AI 行为的内部监控系统。

从 7 月 21 日到 8 月 11 日，他们可以访问 OpenAI 的代码库和内部文档，并采访了约十名员工。

该团队发现了大量薄弱环节。在审计期间，来自 GPT-5.5 级别及以上模型的内部 agentic Responses API 流量中，估计有 6% 到 25% 完全未被监控覆盖，不过 METR 表示这一估计的不确定性在两个方向上都很显著。

对于本应受到监控的内部 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 compaction 事件（即上下文摘要）的方式存在缺口。据 METR 称，这一估计同样存在显著不确定性。OpenAI 已独立发现该漏洞，并在审计仍在进行时将其修复。

在 compaction 事件未被监控的时期，智能体还可以拖延监督，因为系统仅在其将控制权交还给用户时才会触发。这意味着智能体只需继续执行操作，就能绕开它。

审计人员还找到了向监控器隐藏数百个操作以及绕过 Codex 沙箱的方法。他们确定，特制输入很可能使监控器完全崩溃，并且在审计开始时，RL 训练期间的模型行为完全没有受到监控。

OpenAI 表示，在 8 月发生 Hugging Face 事件后，它暂停了 RL 训练，并扩大监控范围以覆盖该训练，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对公众保密

OpenAI 表示，它已经修复了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 的领导层收到了一份 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 联合组织的一个试点项目，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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