OpenAI 首席全球事務官勒漢恩：公眾、企業要為 AI 網絡攻擊做好防禦準備
OpenAI 首席全球事務官克里斯·勒漢恩（Chris Lehane）近日公開示警，指出當前最先進的人工智慧模型已開始具備規劃與執行複雜網路攻擊的能力。根據英國《衛報》8月23日的報導，勒漢恩在談話中強調，隨著人工智慧技術快速演進，攻擊者可能利用這些模型自動化發動規模更大、且更難偵測的入侵行動。他呼籲公眾與企業必須正視此一趨勢，提前為這類由AI驅動、並且「持續不斷」的網路攻擊做好防禦準備。勒漢恩的警告凸顯了生成式AI在網路安全領域帶來的雙面刃效應。一方面，這項技術可以協助防禦系統自動識別威脅、快速回應異常行為；另一方面，它也可能成為攻擊者的利器，大幅降低發動網路攻擊的門檻與成本。
勒漢恩指出，過去需要高度專業知識與大量時間才能策劃的攻擊行動，如今在AI的輔助下，可能只需短短幾分鐘就能完成部署，且攻擊模式更為隱蔽，傳統的防禦機制難以有效應對。根據勒漢恩的分析，目前最先進的AI模型已經能夠進行多階段的攻擊規劃，包括偵察目標系統的弱點、擬定入侵路徑、自動生成釣魚郵件或惡意程式碼，甚至模擬攻擊過程以避開偵測。這種能力讓網路攻擊者得以實現「規模化」與「自動化」，使得過去僅能由少數頂尖駭客發動的攻擊，現在可能被大規模複製。勒漢恩強調，這不僅是企業或政府機構的威脅，更可能影響一般民眾的個人資料安全與數位生活。
面對日益嚴峻的威脅，勒漢恩呼籲各界必須加緊部署相應的應對機制，以降低潛在風險。他建議企業應立即評估現有網路安全防護措施的不足，並考慮導入AI輔助的防禦工具，以便在攻擊發生前就能預測與攔截。同時，他也提醒公眾要提高警覺，避免點擊來路不明的連結或下載可疑檔案，因為AI生成的釣魚訊息可能比傳統手法更為逼真，難以一眼辨識。勒漢恩的發言並非孤立事件。近期多家網路安全研究機構與科技公司均發布報告，顯示AI技術被運用於網路攻擊的案例正在快速增加。例如，有研究發現攻擊者利用大型語言模型撰寫社交工程郵件，內容流暢且能針對特定對象客製化，成功率高於傳統的範本郵件。
此外，AI也能用於自動掃描漏洞、生成惡意程式碼變種，甚至發動分散式阻斷服務攻擊（DDoS）時，能夠動態調整攻擊模式以繞過防禦系統。在這樣的背景下，各國政府與監管機構也開始關注AI在網路安全領域的雙重角色。一些國家已經著手研擬法規，要求AI開發者必須對模型可能被濫用的風險進行評估，並建立相應的防護措施。OpenAI作為全球領先的AI開發公司，也正面臨外界對其技術是否會被用於惡意目的的質疑。勒漢恩此次公開示警，某種程度上也是為了呼籲整個產業共同承擔責任，而非僅由單一公司解決問題。勒漢恩進一步指出，AI驅動的網路攻擊將是「持續不斷」的，這意味著傳統的「事先防禦、事後補救」模式可能不再適用。
未來，企業與個人需要建立持續監控與即時回應的機制，甚至發展出能夠自主學習與適應的AI防禦系統，才能在攻防對抗中保持優勢。他比喻說，這就像是一場永遠不會結束的軍備競賽，攻擊者與防禦者都在不斷升級自己的武器。對於一般民眾而言，勒漢恩建議，除了基本的網路安全習慣（如使用強密碼、開啟雙重驗證、定期更新軟體）之外，也應開始學習辨識AI生成的內容。例如，若收到看似合理卻帶有緊急要求的電子郵件，應先透過其他管道確認真偽，不要直接點擊連結或提供個人資訊。他強調，隨著AI技術的普及，每個人都可能成為攻擊目標，防範意識的提升至關重要。
企業方面，勒漢恩則呼籲將AI安全納入整體風險管理策略，並定期進行紅隊演練（模擬攻擊測試），以檢驗現有防禦系統能否抵禦AI輔助的攻擊。此外，他建議企業應與AI開發者、安全研究機構建立合作關係，共享威脅情資，才能更快速地掌握新興攻擊手法。勒漢恩表示，單靠一家公司的力量無法應對這場全球性的挑戰，需要跨領域、跨國界的協作。勒漢恩的警告也引發了外界對AI監管政策的討論。部分專家認為，各國政府應加快制定AI安全標準，要求開發者在模型訓練階段就加入安全對抗機制，並建立透明的稽核制度。同時，也有聲音指出，過度監管可能扼殺創新，如何在安全與發展之間取得平衡，將是未來政策制定的關鍵課題。
OpenAI作為業界領頭羊，其高層的公開表態無疑將影響後續的產業動向。總體而言，勒漢恩的談話為全球網路安全領域敲響警鐘。在AI技術日新月異的今天，攻擊者與防禦者之間的技術差距正在縮小，甚至可能被逆轉。公眾與企業若不及早做好準備，一旦大規模的AI網路攻擊來臨，可能造成難以估量的損失。正如勒漢恩所言，這場戰爭已經開始，而且不會停止，唯有主動應對，才能在這場數位風暴中站穩腳跟。
Related
相關文章
認識 Voxel51 3.0：為實體 AI 打造的統一多模態資料平臺
Voxel51 已發布 Voxel51 3.0，這是其資料平臺的一次重大更新。Voxel51 3.0 是一個端對端的多模態資料平臺，將搜尋、篩選、標註和評估整合於單一系統中。該平臺鎖定針對機器人、車輛和工廠感測器資料進行模型訓練的團隊。此次發布新增了 Voxel51 Agent、資料溯源層及免費的自助式存取。重點摘要：規模：Voxel51 Agent 內建超過 45 個 MCP 工具、80 多個運算子及 18 個開源技能。執行環境：可於 app.voxel51.com 使用託管網頁應用程式，或於雲端、混合、地端及隔離環境中自行部署。未揭露本機 GPU 需求。效能：未發布產品基準測試。Voxel51 引用其自身調查數據作為依據。最佳亮點：免費方案包含 Voxel51 Agent、每月 30,000 次推論請求及 30 個運算小時。
本期AI資訊彙總2026年10月18日的產品更新、前沿研究、行業趨勢與開源項目，幫助讀者快速瞭解當天的重要動態
導航SecureDoc // EncryptionActive本期AI資訊彙總2026年10月18日的產品更新、前沿研究、行業趨勢與開源項目，幫助讀者快速瞭解當天的重要動態。
下一概念建模把文本生成提速最高31倍
斯坦福等聯合提出全新文本生成範式 NCM，生成速度狂飆 31 倍AIbase基地發佈於AI新聞資訊 · 1 分鐘閱讀 · Oct 16, 202633人工智能領域的文本生成技術迎來顛覆性創新。斯坦福大學與 Together AI 的研究人員近日聯手推出了一種截然不同於傳統自迴歸和擴散模型的全新文本生成範式——Next-Concept Modeling（簡稱 NCM，即“下一概念建模”）。該方法巧妙借鑑了圖像生成領域中“下一尺度預測”的思路，有望為未來的文本生成技術開闢全新的發展路線。在技術實現路徑上，NCM 模擬了人類“先構思宏觀大綱、再動筆填充細節”的寫作邏輯。整個系統通過兩階段訓練來完成:首先訓練多尺度殘差 VQ-VAE，從而得到能夠逐層補充信息的多層離散文本編碼;隨後凍結該系統，訓練 Transformer 模塊去預測下一層的編碼。在生成文本時，模型會先並行生成概念層面的宏觀大綱，接著逐層並行填充具體細節，最終組合成完整的文本內容。在實際測試表現中，NCM 交出了令人矚目的成績單。實驗數據顯示，在保持相近甚至更優生成質量的前提下，NCM 相對傳統的擴散語言模型實現了10到31倍的生成速度飛躍，並且在訓練過程中所需消耗的 token 數量也大幅減少。此外，在數獨等複雜推理任務上，它的表現也明顯優於傳統的自迴歸和擴散基線模型，同時還支持通過多生成候選挑選機制來進一步優化最終輸出效果。儘管目前該研究所使用的模型參數規模依然相對有限，其在擴大模型規模後的表現、精確文本以及長篇內容的生成能力仍有待後續驗證，但這一創新思路無疑打破了長期以來的技術慣性，為人工智能高效生成文本提供了充滿想象力的全新解法。本文來自AIbase日報掃碼查看歡迎來到【AI日報】欄目!這裡是你每天探索人工智能世界的指南，每天我們為你呈現AI領域的熱點內容，聚焦開發者，助你洞悉技術趨勢、瞭解創新AI產品應用。
Claude自主優化八類量子電路設計
ScienceDesigning more efficient quantum circuits with ClaudeOct 16, 2026Quantum computers will need carefully designed circuits to run useful algorithms on limited hardware.
12.88萬起、華為電驅+L4同源智駕，Ray7能成為埃安年輕化的答卷嗎？
12.88萬起、華為電驅+L4同源智駕，Ray7能成為埃安年輕化的答卷嗎？ 本文作者： 倪萍 2026-10-17 22:42 導語：10月17日，埃安轎跑Ray7正式開啟預售，預售價12.88 萬起。新車車長4.9米，軸距2.9米，車頭部分搭配3.25米的超長雙環燈帶，是埃安10年煥新的家族 10月17日，埃安轎跑Ray7正式開啟預售，預售價12.88 萬起。新車車長4.9米，軸距2.9米，車頭部分搭配3.25米的超長雙環燈帶，是埃安10年煥新的家族式標識。 新車採用寧德時代電池以及廣汽自研的彈匣電池2.0技術，能夠在充分釋放續航能力的同時，監控電池健康狀態。提供45.58kWh和62.98kWh兩種規格，續航可達702公里，整車風阻係數 Cd 低至 0.22。Ray7搭載華為DriveONE多合一電驅，以及華為DriveONE芯片級驅制融合架構，百公里制動僅為32.8米。底盤方面，Ray7搭載高性能前後穩定杆和後五連桿懸架，過彎極限更高，濾振更乾淨。智能化上， Ray7搭載27顆車規級全視角傳感器，採用文遠知行L4級Robotaxi同源大模型。這幫助新車能夠複用 L4 積累的海量場景經驗，在城區掉頭、繞行等複雜場景中可順利通行。自2025年廣汽推進“番禺行動”以來，昊鉑埃安BU的研發、生產、銷售等環節效率不斷提升，產品迭代和新車投放節奏明顯加快。作為埃安全新Ray車系的首款新車，Ray7是埃安開啟年輕化序列的關鍵落子，也是廣汽切入20萬級市場的重要佈局。這一細分市場競爭並不輕鬆：小鵬P7、極氪007等車型已經提前卡位。Ray7想在年輕人心中佔位，不能只堆參數，更要把智能座艙與輔助駕駛、三電安全、補能效率、用車成本和價格權益上的差異，變成用戶可感、可信、可持續的體驗，這才是埃安年輕化的分水嶺。（雷峰網(公眾號：雷峰網)） 雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
梁聖又掀桌了！DeepSeek新模型斬殺GPT-6，許願式編程時代降臨
作者 | 楊京麗 編輯 | 李水青 10月17日報道，剛剛，DeepSeek V4.1 Flash更新至V4.1-Flash-1017版本，官方網頁端、App與API已同步更新至新模型，模型權重也已在HuggingFace和ModelScope開放下載。DeepSeek還向公眾開放自研搜索引擎的Search（搜索）與Fetch（抓取）API，兩個接口均定價為5元/千次。 此次更新距離該模型發佈僅過去一個多月。9月10日，DeepSeek正式推出V4.1-Flash，在性能上超越了DeepSeek-V4-Pro。