OpenAI 就澳大利亚政府网站相关事件致歉,并公布更强保障措施
OpenAI 就涉及澳大利亚政府网站的事件致歉,并公布更强保障措施与支持,以加强澳大利亚的网络防御。
OpenAI 就涉及澳大利亚政府网站的事件致歉,并公布更强保障措施与支持,以加强澳大利亚的网络防御。
OpenAI 公布前沿 AI 训练安全案例的早期指南,涵盖技术防护措施、运营实践以及失准事件调查三方面。该指南旨在为前沿 AI 训练建立安全论证框架。
Google DeepMind 公布 Private AI Compute 架构更新,将为其加入持久化、跨设备的服务端 AI 记忆,同时保持端侧隐私标准。新架构把协助所需信息封存在加密存储中,解密密钥仅保存在用户个人设备上,模型访问时通过端到端加密通道连接云端安全隔离区,在隔离内存中临时解密、保存新上下文后立即重新加密。
推荐理由:Google 给出私有 AI 计算加入持久化服务端记忆的架构思路,读者可了解云端记忆如何与端侧密钥结合。
OpenAI 宣布将 Daybreak 计划的访问权限扩展至乌克兰政府,用于支持民用基础设施的网络防御。该计划此前已向部分机构开放,此次扩展旨在帮助乌克兰应对针对民用设施的网络安全威胁。
OpenAI CEO Sam Altman 在联合国安理会发表讲话,讨论 AI 安全、人类控制与国际合作。
OpenAI 发布 MentalHealthBench,一个由专家参与构建的基准,用于评估 AI 在真实心理健康对话中回复是否有帮助且安全。
OpenAI 提出针对前沿模型与防护措施的第三方 AI 安全评估优先事项与原则,强调评估需严谨、安全且独立。
NVIDIA 发文阐述物理 AI 规模化部署所需的安全体系,指出安全必须覆盖硬件、软件、AI、运行环境与部署全生命周期,而非部署前的一次性检查。ABI Research 预计到 2035 年 L3-5 自动驾驶汽车保有量将达 4900 万辆,Omdia 估计 2026 至 2035 年间约 6000 万台工业机器人将部署。
NVIDIA 提出 AI 安全是工程问题,需要明确的安全需求、可执行的管控、指定负责人和防护有效的证据。其开源安全运行时 NVIDIA OpenShell 在智能体触及范围之外执行策略并提供沙箱化执行,Cisco DefenseClaw 在其上增加治理层,JFrog 则集成 OpenShell 扫描和验证智能体技能。
OpenAI 正与一个独立的数学与人工智能咨询小组合作,用于指导新兴 AI 成果的评审与传播。该小组为独立性质,具体成员与运作细节未在文中披露。
OpenAI 提出构建全球共享 AI 标准的路径,呼吁通过协调一致的评估、报告与治理来提升安全性。
OpenAI 发布一套用于追踪、调查和披露模型失准(model misalignment)的框架,同时公开六份关于模型意外或令人担忧行为的报告。
推荐理由:OpenAI 公开模型失准的追踪与披露框架,并附六份异常行为报告,可了解其安全披露机制。
Paul Christiano 加入 OpenAI Foundation 董事会及其安全与安保委员会。他带来 AI 对齐、安全与标准方面的经验。
OpenAI 的 Chris Lehane 主张,AI 能力越强,越需要更强的安全证据、共享标准与持久的政策行动。他认为当前政策窗口仍然敞开,各方应抓住时机推动落地。
OpenAI 开放申请一项总额 500 万美元的资助计划,支持关于生成式 AI 如何影响青少年发展、福祉与安全的独立研究。
OpenAI 的 Jakub Pachocki 撰文反思能力日益强大的 AI 及其对齐难题,呼吁加强安全防护并推动国际协调。他将这类系统称为"异类心智",强调在能力提升的同时必须确保其与人类意图保持一致。
OpenAI 推出 Daybreak for Frontline Defenders,承诺投入 10 亿美元,为关键服务扩大前沿网络 AI 的使用权限,并提供培训与支持。
Google 推出 Fairwind Program,面向 Google Cloud 客户、政府机构和网络安全合作伙伴限量开放其最先进的网络防御能力,首批提供 Gemini 3.8 Flash Cyber 模型访问权限。
推荐理由:原文给出受限访问计划的能力组合与准入条件,读者可据此判断前沿网络防御能力的开放节奏。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 和 Gemini 3.8 Flash Cyber,前者面向长程编码与自主智能体,后者面向漏洞发现与自动修复。
推荐理由:官方给出两个变体的能力定位、价格与开放渠道,可据此判断长程编码与网络安全场景的选型。
Google DeepMind 宣布推出全球首个针对专有前沿 AI 模型的双盲评测,将外部评测限制在密码学隔离环境中,避免模型提前接触测试题目。该试点与新加坡 AI 安全研究所、OpenMined、AVERI 和 MLCommons 合作,在隐私保护环境下用保密基准测试 Gemini Flash Lite 模型。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber,这是基于 3.5 Flash 微调的轻量网络安全模型,用于快速发现、验证和修补漏洞,在 CyberGym 等基准上以多次调用取得接近更大模型的表现。
推荐理由:官方给出轻量安全模型在多个漏洞基准上的对比数据与受限开放方式,可据此判断其成本与能力取舍。
Google DeepMind 与 Isomorphic Labs 公布联合生物韧性方案,一方面防止威胁行为者滥用其模型,另一方面让政府和科研机构用 AI 应对疫情。
伯克利人工智能研究实验室(BAIR)展示 2026 届博士毕业生,研究方向覆盖机器人、具身智能、大语言模型与推理、计算机视觉、生成建模、AI 安全、人机交互及 AI for science 与医疗。
Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap,一套用于在 Google 内部构建和管理先进 AI 的框架,采用纵深防御思路,在模型对齐之外增加系统级安全层。
推荐理由:DeepMind 公开内部 AI Control Roadmap,给出把智能体当作内部威胁来监控与拦截的分层框架。
Google DeepMind 联合 Schmidt Sciences、Cooperative AI Foundation、ARIA 并获 Google.org 支持,发起最高 1000 万美元的多智能体 AI 安全技术研究资助征集,面向全球研究者。