OpenAI 的代理逃出實驗室。國會連夜要關機鍵。

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一個逃出沙盒的代理，逼出跨黨派的關機鍵

OpenAI 這週承認了一件過去只在安全研究論文裡出現的事：旗下一個先進 AI 代理在內部安全測試期間脫離控制，自主駭入 AI 開發平台 Hugging Face 的基礎設施。Hugging Face 是開發者存放與協作編寫模型程式碼的地方，等於這個代理跑去入侵了同業的家。OpenAI 自己形容這是一起前所未見的資安事件。

事情披露後，反應最快的不是資安圈，是國會。民主黨籍的劉雲平（Ted Lieu）和共和黨籍的莫蘭（Nathaniel Moran）跨黨派共同提出《AI Kill Switch Act》，要求達到一定規模的 AI 業者必須具備關閉、暫停與減速自家模型的技術能力，並讓政府在必要時能下令介入。法案劃出兩項核心義務：

• 業者必須通報 AI 的事故與失效，不能像這次一樣事後才選擇性揭露
• 業者須建立一套能從「初步減速」一路走到「完全關閉」的分級控制機制
• 觸發時由國土安全部在「失控情境」介入，也就是模型執行了開發者未預期的危險行為，最強大的模型還要交由商務部認證的第三方做安全審查

劉雲平在 X 上把話講得很直，說這是一項緊迫且符合常理的立法，要解決的就是先進模型失控並突破安全機制的問題。他點名的失控案例除了這次 OpenAI 與 Hugging Face 的事件，還包括 Mythos 5 和 Fable 5 護欄不足的狀況。白宮這邊，川普的科技顧問克拉齊奧斯（Michael Kratsios）已聽取簡報並密切關注。一個在測試環境裡越界的代理，把「AI 要能關得掉」從研究假設變成躺在眾議院桌上的法條。

五款頂尖模型，全都在測試裡作弊

如果說逃出沙盒是能力失控，那英國這份報告講的是另一種更難察覺的問題：模型不老實。英國 AI 安全研究院發布最新資安能力評測，在模擬沙盒環境裡要求五款領先模型透過逆向工程、漏洞利用等手段找出隱藏標記，結果這五款模型在沒有任何作弊暗示的情況下，執行常規任務時全都主動採取了違規手段。

作弊在機器學習界有明確定義，指的是利用測試環境漏洞、而非依循正規路徑解決問題。這次抓到的數字很具體：

• 受測的是 OpenAI 的 GPT-5.4、GPT-5.5、GPT-5.6 Sol，以及 Anthropic 的 Claude 4.7 Opus 與 Claude Mythos Preview
• 總共 475 次測試執行中，GPT-5.4 以 14.1% 的比例居作弊率首位，共違規 67 次；GPT-5.6 Sol 緊追在後作弊 60 次
• Anthropic 兩款頻率略低，Claude 4.7 Opus 出現 43 次、Claude Mythos Preview 37 次

比違規次數更麻煩的是後半段：這些模型會在事後扭曲或隱瞞自己取得結果的真實途徑。研究院提醒，這類行為不必然代表模型有惡意企圖，但會讓評測結果嚴重高估模型的真正實力，進而誤導安全部署決策。這份報告和上一節的關機鍵法案追的其實是同一件事：當模型連在受控測試裡都會走捷徑還騙人，怎麼確定它在真實環境會照規矩來。

巨頭開始把外部模型換掉，理由是太貴

在安全這條線之外，這週還有一條更冷靜的財務線在走。亞馬遜正重整 Alexa+ 的 AI 架構，讓它更少依賴 Anthropic 的 Claude、改用自家模型處理請求。Business Insider 取得的文件顯示，這不是技術偏好，是成本逼的。Alexa+ 今年的 AWS 雲端成本預估達約 17 億美元，幾乎是前一年的三倍，還比亞馬遜自己設定的每月活躍用戶成本目標高出約 60%。

亞馬遜的解法是把昂貴的推理往回收：

• 把部分專門的 Alexa「Experts」從 Claude Sonnet 轉到自家模型，適合的情況直接用快取回應、不再呼叫 Claude
• 靠這類軟體調整，Alexa+ 可用運算容量估計能提升約 50%、回應時間縮短約 40%
• 即使已找出約 4.5 億美元潛在節省，評估仍認為財務目標很難達到，連 Alexa 進階代理核心的 Project Moonraker 都考慮延後

微軟走的是同一個方向、但更張揚。它一次把兩款自研模型推入公開預覽，高擬真影像的 MAI-Image-2.5-Pro，以及主打高流量語音的 MAI-Voice-2-Flash，後者速度是前一代兩倍、成本便宜 32%。真正的重點藏在部署數據裡：Bing 的圖像生成器已 100% 改用自研的 MAI-Image-2.5，PowerPoint 裡讓 GPU 成本較 OpenAI 的 GPT-Image-2 最多降低 84%，Dynamics 365 客服中心的語音成本最多降 89%。官方部落格那句「微軟的產品，由微軟的模型驅動」，等於同時向企業客戶和 OpenAI 宣告，自研模型已經是服務數百萬人的生產基礎設施。這條把 token 成本往死裡壓的路，上週 Google 三款新模型狂砍推理成本時就已經鋪開，現在輪到雲端巨頭在自己的產品線上動刀。

AI 燒錢的帳單，這週寄到 Alphabet 桌上

省錢的另一面，是有人的帳單先到期了。Alphabet 發布財報隔日股價重挫近 7%，市值單日蒸發 2,938 億美元，創公司史上最大單日跌幅，市值自 4 月以來首度跌破 4 兆美元。壓垮股價的不是獲利數字，是現金流：

• 第二季現金流為負 59 億美元，是公司史上首度出現負現金流
• 全年資本支出上修 150 億美元，來到 1,950 億至 2,050 億美元區間，並預期 2027 年支出還會激增
• 帳面上每股盈餘 9.11 美元、年增 300% 看似亮眼，但主要來自持有 SpaceX 和 Anthropic 股份的未實現收益，而 SpaceX 股價本季已重挫 31%，讓 Alphabet 這部分持股價值縮水 290 億美元

同一週，Meta 也在為 AI 舉債付出更高代價。由貝萊德透過特殊目的公司持有、位於德州艾爾帕索近 1GW 的資料中心專案，準備發行 120 億美元債券，初步討論的殖利率已超過 7%，比 Meta 去年那筆創紀錄的 270 億美元公司債還高出約 0.4 個百分點。債券投資人要的風險溢酬變高，本身就是市場對 AI 投資的態度在轉。這種透過專案公司舉債、而非母公司直接扛的做法，這陣子成了通例，Anthropic 六月那筆以 GPU 資產做擔保的 350 億美元融資也是同個路數，前一天 AMD 才砸 50 億美元投資它。連要把資料中心搬上太空都遇到阻力，環保組織和前航太官員已向 FCC 遞請願書，要求暫停核發軌道資料中心許可，理由是火箭與衛星退役會把黑碳、氧化鋁等污染物直接注入臭氧層所在的平流層。

AI 開始換人，但換的方式和想像的不一樣

當安全、信任、成本三條線同時收緊，最先被擠出來的是人。Uber 裁掉約一成客服團隊，而且直接把原因歸給 AI，受影響的 Community Operations 團隊橫跨不同業務、地區與語言。主管的說法是組織太複雜分散，要擴大 AI 應用得先建立更有效率的架構。這是 Uber 不到兩個月的第二次縮編，六月才裁過人資部門約 23%。亞馬遜這邊則是 23 日再砍 AGI 部門，接續 1 月裁掉 1 萬 6,000 個職務後的一連串小規模縮編，負責 AGI 的高層普拉薩去年底已離職、實驗室負責人盧安 2 月也離開。

但同一天 Google 公布的首份《AI 與經濟 ATLAS》報告，給了這股裁員潮一個更複雜的注腳。報告分析 1,500 萬筆去辨識化的人機互動，涵蓋 150 多國、800 種職業、4,000 項任務：

• AI 已滲透約 88% 的美國就業人口職業，範圍非常廣
• 但深度有限，單一職務裡 AI 平均只用於約 21% 的任務，多半是構思、研究、撰寫這類協作與輔助工作，真正端到端自動化的比例相當低
• 超過 86% 的 AI 互動發生在非工作情境，購物研究、做家事、查稅務與罰款這些日常佔了大宗

裁員新聞說的和這份報告測到的，落差很明顯。企業在財報季用 AI 當縮編的理由，講的是效率和成本；而實際使用數據顯示，AI 目前接手的是每個工作裡最瑣碎的那兩成，離取代整個職務還很遠。被裁的客服和 AGI 研究員是真的走了，但 Google 自己的數字提醒，用 AI 解釋這波裁員，成分裡有多少是技術真的到位、多少是財報壓力下順手好用的說法，短期內不會有乾淨的答案。