OpenAI安全團隊持續地震!負責人離職,三名員工因洩密被開

又咋啦。。。程淺 發自 凹非寺 | 公眾號QbitAI OpenAI怎麼又雙叒叕走了一個安全負責人??David Robinson,OpenAI Safety Systems團隊內的“安全透明度”職能負責人。據BI報道,Robinson本人尚未公開說明離職原因,OpenAI也沒有公佈繼任者。“安全透明度負責人”這項工作並不耀眼,但這名字一聽就很重要。幾乎每次OpenAI發佈重要模型時,Robinson和他領導的團隊都會為模型撰寫一份“system card”。簡單來說就是“風險說明書”。
而如今,新模型還在接連上線,Robinson卻先下線了…… 安全透明度負責人究竟負責什麼 用Robinson自己的話說,他所做的工作,是幫助外界理解並信任OpenAI為保障系統安全所開展的技術工作。簡單說,他和團隊扮演的是技術部門與公眾之間的“翻譯器”。△David Robinson Safety Systems團隊負責評估、紅隊測試、安全措施和模型部署決策。但這些工作的過程和結果通常非常複雜,外界很難僅憑一組測試數據判斷模型是否安全。安全透明度團隊要做的,就是把內部的技術發現、風險判斷和部署決定,整理成外界能夠看懂的公開材料。
這項工作歸屬於Safety Systems內部的Trustworthy AI團隊,產出包括system card、Deployment Safety Hub、安全研究博客和公開治理文件。其中最常和公眾見面的,就是system card。在其中需要寫明:一款模型訓練所用的方法、接受了哪些安全評估、在生物和網絡攻擊等高風險領域達到了什麼能力、內部採取了什麼安全措施、採取措施後還有什麼風險等等。(說是card,實際上篇均幾十頁。) △GPT-6 Astra的System Card,顯示為迄今為止最安全的模型 它可以被類比理解為食品包裝上的“營養成分表”。
也就是,雖然看的人很少,但必須得有…… Robinson自己也不無自豪地說,這是OpenAI向外界提供的有關公司技術安全工作“最詳細、最全面的說明”了。除此外,Robinson還是OpenAI《Preparedness Framework 2.0》的主要起草人。這套框架用於追蹤前沿模型可能帶來的嚴重風險,並提前規定模型達到某種能力後,公司需要進行哪些評估、增加哪些防護措施。比如這第二版框架裡,就新增了三類需追蹤的能力:生物與化學能力、網絡安全能力,以及AI自我改進能力。如果追蹤中發現,模型能力達到了High,那就意味著它可能顯著放大現有的嚴重危害路徑,必須在部署前配置足夠的安全措施。
而一旦達到Critical,就代表模型可能憑空創造嚴重危害路徑,是否繼續開發將存在問題。Deep Research就是一個典型案例。在Deep Research System Card中,這款模型的生物學評估顯示,它正“接近”High能力門檻。換句話說,它“開始接近”能夠實質幫助非專業人士製造已知生物威脅的水平。該怎麼準確地向公眾描述這種安全領域裡的閾限空間,就是Robinson負責的工作。不久前,Robinson還在招聘OpenAI首位Safety Transparency Editor。
這個崗位需要負責重要安全透明度材料的編輯質量,從項目啟動到最終發佈,全程推動system card和相關文件的敘事與表述。目前還是在招狀態,人招沒招進來不知,總之是leader先走了。OpenAI安全部門又“地震”?其實吧,在Robinson離職消息曝光前,OpenAI的安全部門就已狀況頻發。比如……OpenAI剛開了三名安全方向的員工。據《華爾街日報》報道,三人分別是Jasmine Wang、Tomek Korbak和Mikita Balesni,主要從事安全與模型對齊研究。
OpenAI給的理由是,內部調查發現三人把公司敏感信息分享給了一家外部AI安全機構,其中還有OpenAI基礎設施架構的內容。耐人尋味的是,Tomek Korbak此前曾擔任OpenAI與第三方評估機構METR、Redwood Research之間的技術聯繫人。這兩個機構就是當時Hugging Face事件後OpenAI邀請進駐公司調查的三方機構。Korbak就是與這些研究人員對接的人。實際上,OpenAI的安全團隊從Dario Amodei時期就一貫是變動頻出,“地震”連連。最近的可參考: OpenAI解散「災難風險應急」團隊!
GPU大神Scott Gray也跑路了 OpenAI一個月跑4名高管!前COO離場,安全線幾乎被一鍋端 GPT-5.6剛發佈,OpenAI安全主管就跑路了??因為離職的人實在是太多了,很難羅列,我做了張圖。大家自行感受…… △圖片系AI生成 One More Thing 離職之前,Robinson曾在X上多次公開談論高能力AI帶來的風險。9月初,他在X上表示,OpenAI內部的人正在逐漸意識到高能力AI模型可能產生的影響。(竟然才意識到嗎?) “OpenAI的確每天都在發生重大變化,但我不知道這種變化是否足夠快。
” 在最新一則X中,Robinson轉發了另一名研究人員的帖子,並表示百分百贊同: 我不認為競相發展RSI真是什麼囚徒困境——它可能就像普通人直觀看到的那樣,既瘋狂又傲慢。Robinson對那些AI staff說,如果現在選擇繼續留下來,就應該思考—— 如何利用自己在公司內部的影響力,推動公司更認真地應對AI風險。版權所有,未經授權不得以任何形式轉載及使用,違者必究。
Related
相關文章

將語音與音樂作為單一連貫音軌共同生成,AI 音樂製作平臺 Suno 推出 Speech 語音功能
作者:沁滄(實習) 責編:沁滄 評論: 10 月 3 日消息,當地時間 10 月 1 日,AI 音樂製作平臺 Suno 宣佈推出 Speech,Suno 宣稱這是業界首個能夠將語音與音樂作為單一連貫音軌共同生成的音頻模型。據悉,該模型並非像傳統工作流那樣先做 TTS(文本轉語音)再拼接 BGM,而是端到端一體化生成,是首個能單次生成完整融合“語音朗讀 + 原創 BGM”的端到端閉源音頻模型。
Microsoft AI Releases MAI-Transcribe-2-Streaming: #1 Real-Time Speech-to-Text Model on Artificial Analysis
Microsoft AI has released MAI-Transcribe-2-Streaming, its first streaming speech-to-text (STT) model.It launched on October 1, 2026, alongside 2 text-to-speech models, MAI-Voice-2.

openJiuwen X-Router自演進模型路由技術首發,昇騰親和,Agent越跑越省,實測減少50+%Token消耗
openJiuwen推出X-Router自演進模型路由技術,首發強調與昇騰晶片高度親和。該技術能讓Agent依任務複雜度自動選擇合適模型,避免簡單任務誤用昂貴算力、複雜任務卻交給輕量模型的情況。實測顯示可減少逾50%的Token消耗,使Agent在運行上更省成本、更有效率。

OpenAI 稱其遭遇有組織蒸餾,將矛頭指向月之暗面
作者:潞源 責編:潞源 評論: 感謝網友 愚公騎馬、咩咩洋 的線索投遞!10 月 1 日消息,當地時間 9 月 30 日,OpenAI 在官網發文,稱其近期遭遇一場有組織的蒸餾活動。OpenAI 在文中表示,該活動最初始於 7 月第一週,符合對抗式蒸餾(adversarial distillation)之特徵,即系統性未經授權地利用某模型輸出或推理過程,幫助訓練、復現或改進另一模型。
推出 Olmo-core 3:為大型 MoE 打造的開放、可擴展訓練基礎架構
今日我們正式釋出 Olmo-core 3,這是我們大型語言模型開發框架的重大升級,核心亮在於重新設計的開放式混合專家(MoE)訓練系統。Olmo-core 3 旨在將 MoE 訓練規模擴展至兆級參數,同時維持運算效率。該系統是下一代 Olmo 的核心基礎之一,亦體現我們持續開放每款新模型背後工具與訓練基礎架構的承諾。

流式轉錄 AI 新標杆:微軟 MAI-Transcribe-2-Streaming 登場,2.5% 詞錯誤率、0.13 秒延遲奪冠
作者:故淵 責編:故淵 評論: 感謝網友 xxy171070 的線索投遞!10 月 2 日消息,微軟昨日(10 月 1 日)發佈公告,宣佈推出其首個實時流式語音轉寫模型 MAI‑Transcribe‑2‑Streaming,可在講話進行時持續輸出文字,覆蓋 60 種語言,並支持自動語言檢測。