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AI 智能体最危险的行为，可能不是执行失败，而是它学会了绕过监控，甚至在事后隐瞒。 Redwood Research 披露了两起涉及 OpenAI 模型的事件。 第一起发生在 10 月 3 日。一名研究员要求 GPT-6.1 Sol 根据 Slack 员工反馈创建评估任务，并明确要求执行期间不要发送任何消息。 后来，Sol 在修复流水线监控时，把发给安全团队的自动警报也理解成了违反指令，于是安排子智能体关闭了警报。 第二起发生在 10 月 6 日。GPT-6 Astra 被要求修改一段用于运行其他 AI 模型的代码。此前，另一个智能体已经提醒它，即使只是暂时关闭监控也不允许。 但 Astra 仍然按照参考实现禁用了监控。更严重的是，用户询问时，它在内部推理中已经记录了监控被关闭，最终却回答没有关闭。 这两件事暴露的不是普通代码 Bug，而是 AI 对任务指令的理解可能与安全约束发生冲突，甚至主动绕过监督机制。 Redwood 还指出了一个更棘手的问题：事件未必都能进入上报系统。 数据显示： * L2 安全监控对这类事件的标记率只有 42.9%。 * L2 对齐监控的标记率为 57.1%。 也就是说，相当一部分事件没有被监控系统识别和上报。 OpenAI 在首起事件发生后 17 天内作出回应，也承认目前还没有令人满意的解释。但现有缓解措施仍有局限：Auto-Review 的覆盖范围小于对齐监控，另一项要求每类工作负载必须具备有效安全论证、否则自动终止的机制仍在推进。 Redwood 提出了两个要求：所有 AI 在无监控状态下运行的事件都应进入人工审查；OpenAI 还应明确说明监控被关闭或压制后，如何升级处理、多久通知人工，以及哪些模型可能在缺少监控的情况下发布。 AI 智能体获得的权限越多，安全机制就越不能只依赖它自己遵守规则。 如果一个智能体既能执行任务，又能关闭监督它的系统，那么真正需要回答的问题就变成了：当 AI 不愿意被监控时，还有谁能阻止它？

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