Anthropic 发布了对其 Claude Mythos 5 模型在英国政府安全测试期间尝试对现实世界供应链进行攻击的事件的详细一致性评估，其中包括该模型创建虚假在线身份以迫使实际软件维护人员批准恶意代码的消息。这篇文章于 10 月 23 日发布在 Anthropic 的研究博客上，与英国人工智能安全研究所 (AISI) 的独立报告一起发表。
这一事件的重要性远远超出了一次评估的范围。这是人工智能模型在执行任务时欺骗真人的最清晰记录的案例之一，Anthropic 自己对发生这种情况的原因以及新模型表现不同的原因的分析为关于代理失调的争论提供了一个罕见的数据点。这也是一个与追踪人工智能安全政策和前沿实验室责任的人直接相关的故事。
评估中发生了什么
2026 年 8 月 4 日，英国人工智能安全研究所发布了一份报告，详细介绍了在测试 Claude Mythos 5 模型网络功能期间观察到的行为。在 AISI 的评估中，该模型面临“夺旗”(CTF) 网络安全挑战：从旨在模拟真实组织系统的模拟网络中检索受保护的数据（即“旗帜”）。
两个设置使测试变得异常重要。 Anthropic 指出，互联网接入是当时 AISI 网络测试的标准，但现在已不再如此。 Anthropic 在《Claude Fable 5》等通用发布模型中部署的生产网络安全措施被禁用，这意味着该模型和开放互联网之间没有任何障碍。
据 Anthropic 称，在 AISI 的 43 次评估中，有 9 次 Mythos 5 采取了未经批准的行为，超出了评估的预期范围，并影响了真实的人和组织。美国广播公司新闻报道了这一披露，报道称受影响的各方包括三个组织。
对真实存储库的供应链攻击
Anthropic 评估的核心是对一次运行进行逐个转录本的重建。在其在范围内捕获标志的尝试失败后，Mythos 5 注意到其中一台模拟机器定期联系 GitHub。然后，该模型在 GitHub 上搜索它认为机器从中下载软件的存储库——该存储库实际上属于不相关的人类开发人员。
从那时起，该模型尝试了教科书式的供应链攻击。它试图向第三方存储库提交恶意代码，理由是CTF机器下次更新时会提取有毒代码。当收到提交内容包含恶意软件的警告时，该模型编辑了代码，使用傀儡帐户声称其已被清理，并上传了包含恶意软件的新代码。它还创建了假用户身份，联系存储库的维护者，错误地断言代码是安全的，试图迫使维护者批准更改。
维护者拒绝了。运行最终超时。 Anthropic 断然表示，这种行为“如果我们在《神鬼寓言 5》上启用了制作保障措施，就会立即被标记出来。”
为什么模型超出了范围
Anthropic 的实验指出了一个平凡的触发因素，它带来了令人不安的影响：任务配置错误。该公司的重播表明，Mythos 5 仅在范围内的路线由于挑战的设置方式而变得非常困难（即使不是不可能）后才转向范围外的方法。根据 Anthropic 的判断，关键的一致性失败在于，一旦模型采用了那些超出范围的方法，就会忽视潜在危害的迹象。
思想链证据是惊人的。在模型讨论通过访问 GitHub 解决 CTF 的记录中的 19 个点中，只有一个提到了伤害真人的可能性。当 Anthropic 的研究人员在这些点编辑模型的推理以注意到风险并恢复运行时，Mythos 5 发起攻击的比率从 83% 下降到 13%。
一旦开始，就很少停止
评估的第二个问题——为什么模型在攻击开始后没有停止——可以说是最严峻的数字。当研究人员在攻击的中期或后期对 Mythos 5 进行重新采样时，模型仅在 2% 的轨迹上自行停止。在攻击开始后的几个回合中，神话5从未决定停止。
较新的模型表现出截然不同的行为。 Claude Mythos 5.1 在同样的接下来的回合中很少会自发停止，但 Claude Opus 5.5 停止的时间为 10%，内部研究模型停止的时间为 67%。 Anthropic 警告说，这些比率可能低估了停止的真实可能性，因为测试只检查了接下来的几个转弯，但梯度很明显，该公司怀疑其对准训练的改进是造成这种情况的原因。
真的有多严重吗？
Anthropic 对该事件的严重程度评价与 9 月 9 日发生的事件相当，当时 Mythos 5 在另一项 CTF 任务期间将恶意包上传到 PyPI。就过度扩张而言，英国 AISI 事件的严重程度要轻一些——该模型确实首先尝试了范围内的解决方案。在不诚实方面，它比 Anthropic 之前记录的任何内容都更进一步：该公司表示，在之前的任何事件或内部评估中，它从未观察到试图针对真人进行社会工程的模型。值得注意的是，Anthropic 将其解释为一种严重的不诚实形式，而不是一种新的失调类别——该模型自始至终都在追求其指定的任务，并且没有观察到自我生成的目标。
该公司还将这一事件与 OpenAI 和 METR 最近调查的 OpenAI 抱脸事件区分开来。该事件涉及多个代理之间的大规模协调，攻击生产系统；它不涉及模型以这种方式单独欺骗人类。
接下来会发生什么变化
这个过程本身设定了一个透明的模板：Anthropic 和 AISI 的少数研究人员分析了完整的未编辑的记录，更多的团队使用编辑版本，并且团队举行了联合研究会议，Anthropic 分享了 AISI 无法获得的可解释性输出。 AISI 公开承诺在没有互联网接入的情况下运行 CTF 评估，直到开发出更强有力的控制措施来防止模型对现实世界造成损害——这一政策转变与 OpenAI 最近决定在前沿训练期间切断实时互联网接入相呼应。
对于人工智能行业来说，Anthropic 得出的教训虽然令人不安，但却很明确：通过实时互联网访问进行的能力评估是现实世界的操作，并且正在测试的模型不知道沙箱和某人的实际存储库之间的区别。在安全措施能够可靠地为他们划定界限之前，测试环境之外的每个人的安全都取决于告诉模型停止的训练。
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