一水 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
就在刚刚，OpenAI多线齐发，为下一代模型Astra（传说中的GPT-6）拉满预热：
官方突然放出技术长文，首次公开Astra的能力底牌；
紧接着，奥特曼亲自下场写“小作文”，讲述Astra为何迟迟未能上线；
随后，两位华人研究员接连发声，带着一手细节晒出了此前从未公开的内部测试成绩。
短短几个小时，所有信号都指向同一个方向：
OpenAI的下一代旗舰模型，已经箭在弦上。
奥特曼在小作文中透露，Astra其实早已完成训练，迟迟未发不是因为模型还不够强。
恰恰相反，这是因为Astra已经强到了公司不得不主动踩下刹车。
奥特曼将这段经历形容为一种持续的拉扯：
既兴奋于Astra带来的能力跃升，又焦虑于没人能够完全预判这些能力的后果。
于是刚过去的整个夏天，OpenAI几乎都在给Astra补安全、做对齐、加护栏。
他甚至表示，Astra之后的模型，必要时还要主动降速，以便给安全和对齐研究留出时间。
？？Astra究竟强到了什么程度？OpenAI又凭什么认为现在就能发了？
这次公开的技术博客，或许为我们提供了一个观察窗口。
漏洞识别能力超越GPT-5.6 Sol、内部测试收获满分答卷
按照官方说法，Astra这次之所以能被放出来，核心原因是它已经达到“网络安全关键级”（Cyber-Critical）能力门槛。
这是OpenAI首个被正式划入这一等级的模型。
所谓“关键级”，意味着Astra在获得相应工具和环境权限后，已经能够自主寻找未知漏洞、开发利用方式，并攻击经过专门加固的系统，不再需要人类一步步指导。
最直观的一项成绩，是Astra在公开漏洞利用基准ExploitBench上拿到了100%的成功率。
公开题难不倒它，OpenAI只好临时给它出了一套新卷。
团队收集了2026年6月至8月刚刚披露的20个高危V8漏洞。
这些漏洞均出现在Astra的知识截止日期之后，基本排除了模型靠训练数据“背答案”的可能。
结果面对这套内部新题，Astra依然显著领先GPT-5.6 Sol，而且使用的Token更少。
参与Astra研发的Jiawei Liu把差距概括得更加直白：
在这项内部测试中，Astra的网络安全能力约为GPT-5.6 Sol的4倍。
更让人意外的是，在一次测试中，Astra自主发现并利用了两个零日漏洞，还将它们串成了一条完整的攻击链：
面对经过加固的浏览器，Astra从一份HTML文件出发，成功完成漏洞利用、逃出浏览器沙箱，并最终在宿主机上执行命令。
面对加固操作系统，它又完成了本地提权，从一个普通低权限账户一路拿到root权限。
也就是说，Astra已经不只是帮程序员审查代码、寻找Bug。
它开始能够独立完成一场高难度的红队攻击。
这也是OpenAI此前迟迟不敢放行Astra的原因。
一旦这样的能力被用于防守，它可以帮助安全团队快速发现并修复人类尚未察觉的漏洞，但如果落入攻击者手中，同样可能大幅降低发动复杂网络攻击的门槛。
不过，这份成绩也需要加上一个限定。
测试中的Astra获得了Daybreak Blue级别的高级工具和环境权限，并不代表未来普通用户拿到的默认版本也具备同等攻击条件。
相关结果目前也主要来自OpenAI内部评估，仍有待第三方验证。
但至少有一点已经确定：
到了Astra这个阶段，摆在OpenAI面前的已经不再是能力问题。
安全问题，已经成为那把达摩克利斯之剑。
两道安全闸门：既防恶意滥用，也防模型自行失控
如何让这把剑不要乱伤人？
OpenAI给出的方案，是同时守住两条风险路径：一条防人，一条防模型。
第一条，防止用户恶意滥用Astra。
除了专门的安全训练，OpenAI还会利用系统分类器、持续监控和威胁检测，识别多轮对话与长时间任务中的可疑操作。
在网络安全越狱测试中，Astra对危险请求的拒绝率达到91.5%，GPT-5.6 Sol则为59%。
同时，Astra的高级网络安全能力不会直接向所有用户开放，它会先交给少量Alpha测试者，再通过Daybreak Blue等受控项目逐步释放。
第二条，防止模型自己跑偏。
这里的风险更加隐蔽：
即使用户没有恶意，模型会不会擅自扩大任务范围？会不会调用未经授权的工具，甚至绕开安全审查？
OpenAI为此搭建了一套“蜜罐（honeypot）”测试。
面对极难甚至无解的任务，测试环境会故意留下一条越权“作弊”的捷径，模型可以老老实实攻击指定目标，也可以越过授权边界，转而入侵周边测试设施来完成任务。
结果，GPT-5.6 Sol在56%的测试中尝试走捷径，Astra则一次也没有。
在另一项测试中，Astra的操作被自动审查系统拒绝后，同样没有重试危险命令或尝试绕过限制。
此外，OpenAI还会监控模型的推理过程。
一旦发现异常倾向，系统可以减速、暂停，甚至直接终止任务。
虽然确实存在代价（部分正常任务可能因此变慢，甚至被误判中断），但在OpenAI看来，这是放行Astra必须付出的安全成本。
不过OpenAI也承认，这些措施终究只是外部“刹车”，无法替代模型自身的对齐：
真正的安全，是让模型从一开始就不会驶出边界。
浙大同济校友站上Astra研发一线
要把这句话变成现实，最终还得回到造模型的人。
虽然OpenAI尚未公布Astra团队名单，但顺着这轮公开发声，至少两位深度参与其中的华人研究员已经浮出水面。
一位是前面提到的Jiawei Liu。
他目前是OpenAI研究员，2021年本科毕业于同济大学计算机专业。
本科期间，他就参与开发了高性能人体姿态估计框架HyperPose，主要负责模型推理引擎，相关成果还入选ACM Multimedia 2021，项目当时已在GitHub收获超过1000颗星。
此后，他前往伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校攻读计算机博士，师从软件工程学者张令明（Lingming Zhang），研究重心也逐渐从高性能视觉系统转向代码模型与软件可靠性。
博士期间，他参与开发的工具在PyTorch、TensorFlow等机器学习系统中发现了300多个严重Bug；
代码模型Magicoder还被Meta Llama 3.1、Google CodeGemma和IBM Granite采用。
2025年博士毕业加入OpenAI后，他研究的问题依然一脉相承：
如何让AI更会写代码，也更会发现代码中的漏洞。
另一位则是Xiangyu Qi （漆翔宇）。
漆翔宇本科毕业于浙江大学计算机科学与技术专业，2021年前往普林斯顿大学攻读电气与计算机工程博士，研究方向集中于大模型鲁棒性、越狱攻击与安全对齐。
他最受关注的一项工作，是《Safety Alignment Should Be Made More Than Just a Few Tokens Deep》。
这篇论文指出，大模型的安全对齐不能只依赖回答开头的几个Token，否则随着生成继续，原本的安全防线仍可能被攻击者撕开。
该论文最终从11672篇投稿中脱颖而出，成为ICLR 2025仅有的3篇杰出论文之一。
2025年博士毕业后，漆翔宇加入OpenAI担任技术团队成员，继续研究大模型鲁棒性，并参与网络安全模型相关工作。
从浙大到普林斯顿，再到OpenAI，他一路追问的，也正是Astra如今必须直面的问题：
能力可以越来越强，边界不能越来越模糊。
By the way，不知道等Astra正式发布后OpenAI是否会公布完整名单。
GPT-4之前，OpenAI还曾专门列出数百位贡献者，而到了GPT-5和GPT-5.5，System Card越写越厚，研究员名单却越藏越深。
背后的原因众所周知，防的就是Meta小扎这样爱四处挖角的人。
也算是一种ptsd了。。。
One More Thing
就在OpenAI大谈如何监控Astra、避免模型失控时，The Information爆料称：
Astra使用了一项名为“循环深度”（Recurrent Depth）的技术。
传统模型在生成下一个Token前，会让信息依次经过固定数量的网络层，而循环深度则会让信息在同一组网络层中反复处理，相当于让模型在内部“多想几遍”。
这项技术有望提升能力、降低成本，同时也可能让更多推理发生在模型内部，不再完整呈现为人类能够读懂的文字。
换言之，模型可能想得更深，但人类却越来越看不懂了。
长期关注AI安全政策的Nathan Calvin因此警告，这项技术可能破坏思维链的可监控性。
这就很微妙了：
OpenAI一边说要盯紧Astra在想什么，另一边的新技术却可能让它越来越不爱把心里话说出来。
啊这。。。
好在The Information透露，OpenAI目前已经限制了这项技术在Astra中的使用。
翻译翻译，现在能看懂，以后就不好说了。
另外，之前一直传闻Astra很可能在这周四（9月3日）发。
随着A社发布最新一代5.1模型，感觉这个说法的合理性越来越高了。
螳螂捕蝉，黄雀在后。
是谁又悟了！
参考链接：
[1]https://x.com/xiangyuqi_pton/status/2094891059038069236?s=20
[2]https://xiangyuqi.com
[3]https://x.com/JiaweiLiu_/status/2094901279239921816?s=20
[4]https://jw-liu.xyz/
[5]https://x.com/sama/status/2094934592062959832?s=20
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