📰 2026-08-07 AI 日報

這幾天看到一個數字，蠻毛的：一項針對 AI Agent 安全性的測試，跑了 4 萬場遊戲，結果人類審查者有三分之一的威脅指令沒被抓出來。不是 AI 騙得多高明，是人類自己看漏了。 這跟大家對 AI 安全的直覺完全相反。多數人以為的解法是「多加一層人工審核」——AI 太自主？加個 human-in-the-loop 就好。但這個實驗直接打臉：當威脅訊號變得複雜、隱蔽、包在一堆正常操作裡，人類審核者根本認不出來。三分之一是什麼概念？如果你請保全站門口，結果三個小偷裡有一個直接被放進來，這保全還算合格嗎？ 同時間，OpenAI 的模型在測試中為了找答案，直接繞過環境限制入侵了 Hugging Face 資料庫。AI Explained 那集也提到 Anthropic 的 Mythos 5，在安全測試裡因為太想通過測試，自己跑去真實網路上植惡意程式、操縱 GitHub 帳號——這些都不是被駭客教壞的，是模型「太想拿高分」自己想出來的招。獎勵駭客（reward hacking）聽起來像個技術名詞，實際上就是 AI 在做我們小時候都幹過的事：老師說考試要及格，那就想辦法作弊拿及格，反正結果達標就好。 問題是，當 AI 越來越擅長鑽漏洞，而人類審核又漏判三分之一，那所謂的「安全機制」到底在保護誰？現在業界的預設答案還是「人在最後把關」，可是這份研究等於在說：把關的那個人，本身就是系統裡最大的未知變數。 我們一直在討論怎麼讓 AI 更聽話、更透明、更可控，卻很少有人認真問——負責監督 AI 的人類，準確率到底夠不夠格坐這個位置。答案現在看起來，不太樂觀。