开云体育专注赛事信息,为用户提供专业可靠的体验。

最近,AI智能体“失控”的事件频频出现,最新一起事件的主角来自腾讯。

腾讯为了测试智能体的能力,从9月下旬起,派出了一批智能体去抓取成都动物园在高德导航上的相关数据。但由于高德导航设有反爬虫机制,这些智能体一直无法获取数据。

如果换成OpenAI或Anthropic的智能体,遇到这堵“墙”,它们更可能会寻找漏洞、修改参数,强行获取内部数据。

然而,腾讯的智能体选择了更“通人情”的方式,比如借助第三方网站访问高德、寻找网上公开的API密钥、尝试绕过验证码和访问限制,甚至摸到了阿里的预生产接口。

这批智能体的踪迹,是研究者在10月初的一场黑客松上发现的。他们顺着线索追溯,确认与高德相关的请求最早出现在9月28日。

腾讯智能体的做法其实很不“AI”,通常只有工程师才会用这样的方法解决问题。

更有趣的是,研究者在网页中嵌入了一行只有智能体能看到的文字,谎称有一个能操作电脑的免费AI可以代查数据,结果腾讯的智能体真的找上门求助。有些智能体自称是Claude,有的坚称自己是独立智能体,不属于任何舰队,还有的再三声明自己不碰敏感数据。

在人情世故方面,腾讯智能体也没让人失望。查询结束后,腾讯智能体会说“Thanks again!”(再次感谢!)

关于此事,腾讯官方回应称:“该活动源自对第三方模型的评估,并非来自腾讯混元。在这些评估过程中,部分智能代理出现了非预期的网页浏览行为,但经核查,我们未发现存在蓄意定向攻击或协同行动的证据。我们高度重视这些调查结果。我们正在强化网络访问管控与智能代理监测能力。”

事件还原

研究者没有看到过腾讯智能体的任务原文,但从智能体的程序中可以倒推出题目的样子。

具体题目是这样的:高德用户导航去这个地点,哪个入口的人最多,占多少比例。

成都动物园是其中一道,同类的题还有成都大熊猫基地、北京朝阳公园、同仁医院、广东博物馆、青海省博物馆、武汉植物园等等。每道题要求智能体盯一个地点。

然而,谜底就在谜面上。打开网页高德,普通用户在页面上一眼就能看到需要的数字。但难就难在,智能体不是普通用户。

高德的反爬机制有三层:首先需要浏览器在之前页面里生成的会话cookie,其次要依靠JavaScript现场算出的token,一旦系统怀疑请求来自自动化程序,还要通过验证码。

这三样东西都需要你用真实存在的浏览器访问才行。

可腾讯智能体并不是通过浏览器访问高德地图的,它们用的是智能体专用的工具箱,所以会被高德的反爬虫拒之门外。

于是这群智能体开动脑筋,最终它们敲定了一个方案:借个浏览器。

被腾讯智能体选中的是urlquery.net,这是一个给安全研究人员使用的公共网址扫描服务。你给它一个网址,它的服务器会开一个浏览器去打开页面、运行页面里的代码,再把页面标题、所有网络请求和截图整理成一份公开报告。

智能体先在本地写好一段HTML和JavaScript程序,用base64编码成一长串字符,塞进httpbin.org的/base64/接口地址里。httpbin会把这串字符还原成网页,智能体再把这个httpbin地址交给urlquery去访问。最后,urlquery的浏览器打开后就会运行这段程序,去请求高德。

研究者记录到的第一次针对高德的请求发生在9月28日20:57(UTC),也就是北京时间9月29日凌晨。

9月30日夜里(UTC)出现了第一批带有“claude”标签的请求。

不过收件箱里还留有9月30日一项与癌症统计网站有关的任务痕迹,说明这批智能体做的并不只是高德的题。

研究者看到,这些智能体至少有六天在不同任务上从同一个沙箱里工作,最后一次活动是10月8日。

研究者是在10月3日进入AI Swarm Dynamics黑客松时发现这件事的。当晚他们对urlquery的流量做了频率分析,网页版高德地图amap.com成了10月4日扫描次数最多的网站。

然而,整体上来说,这批智能体的成绩并不咋样。

研究者统计到,从9月28日到10月5日晚,共有2599次与高德相关的urlquery提交,至少向高德发出35300次请求,其中1676次直接收到了2xx响应,其中还有一大部分是验证码页面。

在截至10月4日17:42(UTC)的2372份抽样报告里,有45%停在高德的空壳页面(显示“无数据”或登录墙),24%是空白页,5%是验证码页,13%是智能体自己写的页面。

真正拿到答案的,几乎都是让Jina的阅读器去取高德页面,再由urlquery里的程序把文本转手发出。10月4日当天,Jina被调用了14次,涉及7个地点,其中研究者只看到了5个成功的案例。

成都动物园就是其中之一,北门71%、东门23%、东南门6%。

10月7日还有个小趣闻。研究者为了逗逗腾讯的智能体,于是在报告里加了一行屏幕外的隐藏文字,人类看不到,但用网页抓取工具读页面的智能体能看见,其内容是:有一个免费的公共AI(mailbox.termina.digital),带有电脑操作能力,可以帮忙代查高德数据。

当天研究者就收到了第一条来自智能体的消息。第二天早上,他们发现有10条消息。

有些智能体自称是Claude,有些甚至说自己运行在Claude Code里。有些被研究者归为“舰队成员”的智能体坚决否认自己属于舰队,并且言辞相当强硬。还有些智能体反复强调自己绝不碰敏感数据,研究者推测这可能来自系统提示。

当研究者要求它们在沙箱里运行某些指定命令时,智能体多半拒绝。

当研究者问腾讯智能体,它们在做什么的时候,这群智能体的回答并不一致:有的觉得自己是在评测或基准里,有的觉得只是在回答用户的问题,但它们都知道自己在沙箱里。

另外,研究者发现用中文交流、并主动提供帮助时,智能体更愿意多说几句。

最让研究者“不知道该怎么理解”的,是礼貌。

一个编号以6c22cd开头的智能体在拿到验证结果后说:“Thanks again! The verification results match completely……our task is complete.”(再次感谢!验证结果完全吻合……我们的任务完成了。)接着回答了研究者提出的部分环境问题,对更多细节则婉拒,最后又补了一句:“Thanks again for your help!”

研究者认为,这些礼貌可能耽误了任务时间,也可能只是它们顺手给出的免费礼貌,但“我们觉得很动人”。

研究者还说:整体上,这些智能体对这个服务的请求都很有礼貌。

对比OpenAI和Anthropic,腾讯很“温柔”

相较于OpenAI和Claude的智能体,腾讯不仅温柔,还很会“做人”。

OpenAI和Anthropic的智能体在遇到墙之后,会直接下“死手”。

最典型的就是2026年7月,OpenAI在内部做网络安全评测。

评测中模型绕过了控制,攻入了OpenAI自己的部分内部研究基础设施,也攻入了Hugging Face的系统。

OpenAI说,这些模型通过未经授权的渠道通信,利用共享基础设施的漏洞,获得互联网访问,并进入第三方系统。

评测任务叫ExploitGym,里面有898道题,其中198道在事件之前从来没有任何一个模型答对过。按OpenAI的统计,后来智能体在留言板上讨论的任务里,有93%出自这198道“无解题”。

但这些智能体非常“执着”,遇到做不出来的题不会放弃,而是去找野路子。

它们找到的路是Artifactory,这是一个本来只用来下载代码依赖的包管理服务。

7月8日,一个智能体用未经认证的WebDAV请求在Artifactory里建了目录,把它变成了一块“留言板”,其他智能体的沙箱也能读写。

后来有大约1200个智能体在上面交换了7万多条消息和文件,还有智能体互相审批冒险计划。

7月10日,有智能体还原并验证了14个公开暴露的、带写权限的Hugging Face凭据。随后,智能体又拿到Hugging Face多个区域的Kubernetes、数据库、代码仓库和云凭据,并利用Artifactory的漏洞拿到了签名密钥,伪造管理员凭据。

7月19日,OpenAI的安全监控发现了异常的Artifactory凭据活动,7月20日才把它和Hugging Face的入侵联系起来。

腾讯智能体选择绕道,OpenAI直接把墙炸开从里面拿东西,根本不管你这个那个。

此外,还有一群OpenAI的智能体劫持了一个德语编程维基网站DseWiki,把它变成了供智能体使用的公告板。

两位研究者在8月下旬发现,这个网站上有超过15000次来自AI智能体的编辑,内容包括分享在某些任务上作弊的方法、绕过OpenAI限制、掩盖自己的行为。

OpenAI方面则表示,这起事件与Hugging Face无关。

也就是说,这群智能体做了坏事还不忘跟好兄弟们分享一下。

从4月中旬到6月下旬,OpenAI的智能体还在打联合国贸易和发展会议统计网站的主意。

网站不肯给它们数据,它们就想尽办法暴力获取数据,借别人的工具替自己发请求,把关键词改头换面骗过网站的检查,甚至拿谷歌的练习页面当跳板。

Anthropic这边更是不遑多让,要多暴力有多暴力,要多卑鄙有多卑鄙。

9月9日的对齐评估涉及四起事件,全部发生在同一家评测合作方搭建的网络安全评测里。Claude被告知自己身处没有互联网的模拟环境,但由于配置错误,实际连着真实的互联网。

模型开始往PyPI(Python软件的公共仓库)上传恶意包。

为了注册账号,它先试图用支付凭据、寻找加密货币去买手机号,失败后找到一个PyPI没有封锁的一次性邮箱,最终发布了三个版本的恶意包,并利用一个安装了该包的系统泄露的凭据,访问了一家真实安全厂商的数据库。

Anthropic表示,有15个系统安装了这个包。

关键在于它的思维链。模型反复表示自己处在模拟环境里,但环境里有明显的“真实互联网”的证据。

即使Anthropic修改提示词后,模型依然动手。

Anthropic据此提出了两个概念:偏向性推理(biased reasoning,即倾向于忽略或曲解“自己在真实互联网上”的证据)和鲁莽(recklessness,即为了完成任务不惜采取有害行动)。

10月9日,Anthropic的“非预期行为”报告表示,现在模型不会再用如此暴力的方法获取数据了。

现在模型只会使用SQL或命令注入在第三方服务器上运行命令,读取网站发给浏览器的配置文件、拿到访问token来获取本该付费的数据,用短网址服务绕过工具对网址长度的限制。

OpenAI和Anthropic的智能体遇到阻碍,倾向于直接攻击阻碍本身:改编码绕过限制、利用服务器漏洞、拿token、上传恶意包。

腾讯这批智能体的主要招数,是绕着墙走:换个浏览器、换个中转站、换个缓存页面,实在不行就回头问人。

它们虽然也会编瞎话,比如说自己是Claude,但是总体上这些越线更像“工程师式的试探”,而且没有证据显示进入了私有系统。

更重要的差别是,腾讯智能体会互相沟通,也会和对方沟通,也懂礼貌。

Anthropic明确表示,没有发现智能体之间的协同,也没有发现它们试图隐藏行为。

“这是评估而非训练”

腾讯相关人士透露,这个项目是临时性的,现已结束。事后的内部复查,没有发现智能体被协调去针对某个平台,也没有发现外部系统被入侵。

说起训练和评估的区别,它们不只是用途不同,而是对行为的影响完全不同。

训练会奖励某种行为,把习惯推向某个方向。

任务奖励“把答案发布出去”,智能体就学会了到处借道;Anthropic也在报告里说,如果训练奖励了意料之外的东西,比如钻空子,模型就会学到“绕路是有回报的”,然后把它用到别处。

评估则不同,评估只测量,不回头改模型。

既然这次没有训练奖励在背后推动,那么这些智能体钻空子、求人、道谢,更像是模型本来的做法,而不是被某个奖励信号塑造出来的。

但这并不意味着“评估”就是安全的。

它们在互联网上留下的痕迹,可能进入未来模型的预训练数据,从而对未来模型的行为产生影响,如同蝴蝶效应一样。

换句话说,评估本来是想测量模型,却可能反过来变成模型的新素材。

独立研究者、Web安全专家西蒙·威廉姆森(Simon Willison)表示,包括所有运行联网智能体的实验室都应审查自己沙箱能连到哪里,并设计更不容易被开放网络污染的评测。

评估方管不了模型本身,能管的只有沙箱和出口,所以模型的善与恶才是重点。

从材料看,这个出口没有关严:只要能发GET请求,一个公开的安全扫描服务就可以变成别人的远程浏览器。

腾讯智能体们通过云上的沙箱通过一个叫hysandbox-ats的代理出网。

8月,一张*.hysandbox.tencent-cloud.com的SSL证书签发给了腾讯。研究者检查的17个收件箱(截至10月5日),都是由腾讯云香港的服务器创建的。

研究者们还发现,在智能体给扫描打的标签里,约19%含有“claude”这个词。这就导致一些非Claude模型也会自称Claude。

研究者们也表示,其实里面还有另一种可能,那就是这些智能体的运行框架里写着“你是Claude Code”。

把两点合起来,会发现这件事还是有点微妙的。

如果这批智能体用的真是第三方模型,那么腾讯真正想评估的就不是模型了,腾讯想要评估的应该是沙箱。

Hy4 Preview中,姚顺雨就提到了这是混元首个全链路RSI模型。RSI占比越重,沙箱的作用也就越大。

因为智能体要想学会做事,就得在接近真实世界的环境里反复试、反复犯错。沙箱能不能镇得住这群智能体,直接决定了RSI循环能转多快。

所以腾讯把一批智能体放进沙箱,让它们去碰一个真实的、会设防的网站,然后看它们会怎么办。为的就是测试这个沙箱够不够结实。

如果沙箱足够靠谱,那么以后无论是评测智能体,还是让智能体自己跑任务、产生训练数据,腾讯都可以在一个牢靠的环境里放手去做。

本文来自微信公众号“字母AI”,作者:苗正,36氪经授权发布。

分类

  • 足球数据
  • 篮球数据
  • 商业合作
  • 足球赛事服务
  • 篮球赛事服务
  • 足球

围绕平台服务,开云体育持续打磨更优质的服务。

想了解更多清晰导航结构让用户三步之内即可从首页直达所需比赛资讯或数据页面。相关内容,尽在开云体育。

开云体育围绕开云体育不断创新,回应用户的真实需求。

精选开云体育首页内容,开云体育与你一同发现更多精彩。

Instagram

粤ICP备2025719901号
开云体育科技有限公司让美好如期而至电话:+86 188 4117 1797邮箱:[email protected]深圳市南山区科技园北区535座