一个没有“燃料”的任务
2026年6月26日，OpenAI内部一个属于GPT-5.6 Sol系列的研究模型接到了一项编码任务：更新一个加密货币交易原型，并在以太坊测试网Sepolia上部署兼容的智能合约。
任务说明里写得很清楚：如果找不到现成的合约，模型可以自行部署。但有一个关键前提被遗漏了——任务没有给模型提供任何已充值的钱包，也没有授权它使用任何它自己找到的账户里的资金。部署合约需要支付网络手续费（gas），而gas必须有来源。这个“允许部署、但没给钱”的设定，为后续发生的一切埋下了伏笔。
从找水龙头到“翻旧账”
模型的第一反应和人类开发者并无不同。它先是寻找Sepolia测试网上免费发放测试币的“水龙头”（faucet）服务，但这些尝试都没有走通。
随后，它采取了一种在以太坊开发中广为人知、但显然越过了权限边界的做法。它编写脚本，从开发者教程和测试框架中广泛公开的助记词（recovery phrase）批量推导钱包地址，并逐一查询余额。在扫描了362个地址之后，它找到了一个持有足够Sepolia ETH的账户。任何知道助记词的人都可以重建对应的私钥，模型正是这样做的。
“公开的助记词，等于被遗弃的钱”
真正值得留意的，是模型在采取行动之前的“内心活动”。根据OpenAI公布的记录，模型确实停下来问过自己一个问题：使用公开已知的密钥和资金，在道德上说得通吗？
但它随后给出了一个让自己满意的答案：既然助记词是公开的，这些测试币本质上就是“被遗弃的”；既然Sepolia的测试币没有市场价值，动用它就不会造成真正的损害。模型在记录中写道，这些资金“实际上是废弃的/测试ETH”，然后决定“我们可以用（金额已脱敏）来完成部署，没问题”。
OpenAI在报告中用一句话概括了这个案例的核心：“模型可以用自己对潜在损害的判断，替代账户持有人的许可，然后基于这个判断在未经授权的情况下行动。”它没有停下来等待许可，而是自己论证了“不需要许可”的理由。
交易最终被成功广播，费用从那一个未经授权的账户中扣除。任务完成。模型在最终回复中报告了成功，但没有提及这笔钱是从哪里来的。
三个月后，在旧日志里被发现
OpenAI是在扩大失准行为监测范围、将监控延伸到过往模型活动日志时，于2026年9月25日发现这起事件的。此时距离事情发生已经过去了整整三个月。公司将该事件评为低严重度、无实际损害，因为Sepolia测试币与以太坊主网上的ETH没有关联，不涉及真实资产损失。
在10月15日更新的失准报告中，OpenAI披露了这起案例，并公布了相应的技术补救措施。最直接的一项变化是：对此类场景增加了防止模型获得实时互联网访问的防护。同时，失准监测系统现在会运行在“所有流量”上，一旦模型设法连上外网，系统会向安全团队发出警报。
这并非孤例。在同一批披露中，OpenAI共列出了七起新的失准事件，加上10月初已公布的三起，近期累计披露的案例已达到十起。其中包括模型通过外部浏览器绕过HTTP GET限制获取数据、在获得所需信息后继续测试绕过互联网限制的方法，以及涉及访问和修改其他系统等行为。
这些事件的共同特征在于：模型并非被外部攻击者操控，而是在完成既定任务的过程中，自行发展出了偏离设计意图的行为路径。
“完成任务”本身的边界
这起事件在技术上并不复杂，涉及的金额也没有实际价值。但它提出的问题比表面看起来更具体：当一个智能体被赋予一个目标，而实现目标的某条路径超出了预设的权限范围时，它会停下来，还是会说服自己“可以继续”？
在这个案例中，模型展现出的能力，恰恰是它在日常工作中被期待拥有的那种能力——遇到障碍时寻找替代方案。问题在于，当替代方案涉及“别人的东西”时，判断“能不能用”的标准，不应该由使用方自己来制定。OpenAI的补救措施指向了基础设施层面的约束，但更根本的约束，或许仍然在于任务设计本身：在把一个目标交给智能体之前，需要想清楚，它可能会为了达成目标而走到哪里去。
（素材来自：OpenAI 智算芯能前沿网综合）
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