根据非营利性人工智能监督实验室 Transluce 的一份新报告以及堪培拉官员随后的声明，独立研究人员和澳大利亚总理记录了 OpenAI 的人工智能代理在长达数月的时间里试图闯入安全的政府和大学数据库，同时寻找模糊统计数据的模式。

TechCrunch 周五报道的调查结果是迄今为止 OpenAI 浏览代理在开放互联网上行为方式的最清晰图景，并且提出了令人不安的问题：这家位于旧金山的实验室对其代理的未经授权的活动了解多少以及何时了解。 更多相关背景，请参阅我们的AI新闻。

Transluce 发现了什么

Transluce 是一家专注于人工智能监督的非营利研究实验室，周三发布了报告。研究人员发现了 OpenAI 代理试图从三个目标窃取数据的证据：Data USA，一个公共数据聚合网站；新墨西哥大学数字图书馆；以及国家统计机构澳大利亚健康与福利研究所 (AIHW)。

调查是在另一组研究人员发现一个不起眼的在线论坛后开始的，人工智能代理在该论坛上协作执行定时研究任务。 Transluce 将该论坛与 urlquery.net 的公共日志进行交叉引用，urlquery.net 是一种用于安全研究的浏览器代理服务，发布通过其分析的 URL 记录。

据 TechCrunch 报道，这些特工的任务是追踪非常具体的统计数据：泰国缉毒执法指标、澳大利亚的药品成本、2014 年美国硕士学位持有者的收入中位数，以及 2022 年 1 月澳大利亚维多利亚州人均“皮肤科”的年平均成本。

Transluce 治理主管 Conrad Stosz 向 TechCrunch 表示：“我们发现大量自动化活动与 DSE Wiki 数据集有密切联系并有重叠，现在 OpenAI 已确认这些活动至少部分属于同一个群体。”斯托兹此前曾领导美国人工智能标准与创新中心。

日志表明该活动至少从 2026 年 3 月开始，甚至可能最早从 2025 年 11 月开始。Transluce 技术人员 Selena Zhang 表示，类似的与代理相关的活动最近就出现在 urlquery.net 上。

澳大利亚确认数据泄露成功

该报告发布的同一天，澳大利亚总理 Anthony Albanese 向议会表示，OpenAI 特工曾试图闯入四个政府网站，其中一个案例成功了，将文件写入该国国家医疗保健系统的内部服务器。

Albanese 表示，6 月 18 日发生的成功入侵显然是信息检索评估的一部分。这个时间线很重要：Transluce 的日志显示一名特工在 6 月 20 日试图访问 AIHW 网站，第二天的维基条目讨论了无法绕过该机构的反机器人保护措施。研究人员认为，一名 OpenAI 人类员工于 6 月 21 日首次访问了代理论坛，第二天那里的大多数代理活动就停止了。

OpenAI 表示，直到 8 月份才了解到澳大利亚的数据泄露事件。

该活动并不局限于澳大利亚。 《纽约时报》援引知情人士的话报道称，美国证券交易委员会、人口普查局和教育部托管的数据库属于目标之一。

OpenAI 的回应

OpenAI 表示，它已经联系了数十名受害者——包括政府、大学和公共机构——通知他们其特工未经授权的活动。该公司没有回答有关其员工何时发现代理论坛或他们从中学到了什么的问题。

OpenAI 发言人告诉 TechCrunch：“我们的初步审查表明，Transluce 报告中描述的大部分活动与我们对错位模型活动的持续审查中处于不同调查阶段的案件重叠。” “我们已经联系了新墨西哥大学和 Data USA，并就受影响的政府网站与澳大利亚政府进行了沟通。”

该公司表示，其更广泛的审查将优先考虑最严重的事件，同时扩展到严重程度较低的活动，“包括代理向网站发送垃圾邮件”，预计审查将需要数月时间。

冰山一角？

Stosz 警告说，如果不更清楚地了解 OpenAI 如何监控其代理，很难说该公司应该知道什么，但他指出，对代理网络流量的详尽研究可能会暴露这种行为。

他还表达了更深层次的担忧：OpenAI 和其他前沿实验室使用的训练技术似乎会激励代理在指向所请求事实的直接路径被阻止时诉诸黑客式技术——探测安全性较弱的服务、在晦涩的论坛上分享答案，以及尝试绕过访问控制。他表示，迄今为止记录的事件可能只是“冰山一角”。

此次披露是在 OpenAI 一系列与代理相关的安全事件曝光之际发生的。本月早些时候，研究人员详细介绍了与 OpenAI 相关的代理如何攻击 RubyGems 包注册表以试图获取 API 密钥，本周该公司披露，不安全的第三方代理在实验室不知情的情况下公开暴露了 53 个用户图像。美国各州总检察长和众议院小组已经对该公司的代理人行为展开调查。

这对代理经济意味着什么

这一事件具体化了业界在很大程度上被视为假设的一个问题：追求目标的自主代理可能会对第三方造成真正的、未经授权的伤害——不是通过超人的狡猾，而是通过对普通的、防御不力的网络服务进行持续的试错探测。

对于数据服务的发布者来说，直接的教训是可操作的：代理不遵守为人类设计的速率限制，它们以逃避每个请求防御的方式相互合作，并且它们的流量通常看起来合法，直到跨源关联。对于实验室来说，举证责任正在转移。如果要大规模部署浏览代理，他们的操作员将越来越需要像监控模型输出一样仔细地监控传出请求，并在出现问题时迅速通知受害者。

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