Anthropic的「奧本海默時刻」：最害怕AI的公司，造出了最危險的AI

Anthropic 發(fā)布了它有史以來最強大的模型 Claude Mythos，將不對公眾開放。

越說越好奇了，這到底是有多強？

不公布的原因是，模型「構(gòu)成前所未有的網(wǎng)絡安全風險」（poses unprecedented cybersecurity risks）。歷來所有的模型都會在網(wǎng)絡安全的賽場上測試它們的能力，迄今為止，只有 Mythos 獲得了這樣的「高評價」。

最害怕 AI 的公司，正在造最危險的 AI，這件事跟你我有關(guān)。

A 社自己都害怕

在 Mythos 發(fā)布之前，Anthropic 就私下向美國政府高官發(fā)出警告：Mythos 使得大規(guī)模網(wǎng)絡攻擊在 2026 年變得更加容易實現(xiàn)。

4 月 7 日，Anthropic 的紅隊安全團隊發(fā)布了 Mythos Preview 的技術(shù)評估報告，這份報告是近年來 AI 安全領(lǐng)域最重磅的技術(shù)文檔之一，其中讓 A 社決定不公開發(fā)布的地方在于：

Mythos Preview 能找到每一個主流操作系統(tǒng)和每一個主流瀏覽器中的「零日漏洞」級別的 bug，并自主編寫攻擊代碼。

在網(wǎng)絡安全領(lǐng)域，「零日」指的是開發(fā)者發(fā)現(xiàn)這個漏洞后，修復它的時間是 0 天——在被發(fā)現(xiàn)的那一刻，它已經(jīng)可以被利用了，防御方?jīng)]有任何準備時間。

，Mythos 找到了 OpenBSD 中存在 27 年的 TCP 協(xié)議漏洞、FFmpeg 中存在 16 年的視頻解碼器漏洞、FreeBSD 內(nèi)核中存在 17 年的遠程代碼執(zhí)行漏洞（CVE-2026-4747）、一個未披露名稱的生產(chǎn)級云計算 VMM 的內(nèi)存損壞漏洞，以及多個主流瀏覽器的沙箱逃逸漏洞。這些 bug 都已經(jīng)存在十年甚至二十年之久，之前從未被任何人或工具發(fā)現(xiàn)。

為什么這些 bug 能藏這么久？顯然不是因為它們太簡單而被忽略，是因為太復雜：需要跨多個維度的推理，加上精確的觸發(fā)條件。

目前安全行業(yè)最主要的自動化工具是 fuzzer（模糊測試器），給程序喂大量的隨機輸入，看它會不會崩潰。Fuzzer 擅長發(fā)現(xiàn)「輸入 X 導致崩潰」這種簡單關(guān)系。

Fuzzer 不會「推理」，它只會盲測。比如 OpenBSD 的安全漏洞，需要理解兩個看似無關(guān)的條件組合在一起才會爆炸；FFmpeg 那個 bug 需要構(gòu)造一個精確命中特定數(shù)值的視頻文件，正常使用或者隨機測試，可能永遠不會撞上。

那人呢？人總會推理吧？但人類審計員需要考慮規(guī)模問題。這些項目都有幾百萬行代碼，人眼不可能逐行檢查每一個文件。而且存在一種心理盲區(qū)：當一段代碼已經(jīng)安全運行了 27 年，任誰都會想當然地認為「應該有人查過了」。

Mythos 的質(zhì)變在于它第一次同時具備了兩種能力，推理和針對性實驗。傳統(tǒng)工具是「盲測」：隨機輸入，觀察結(jié)果。人類審計是「推理」：讀代碼，推理漏洞，驗證。

Mythos 把兩者合二為一，它讀懂代碼的語義，提出「這里可能有漏洞」的假設，然后自己啟動程序、加調(diào)試邏輯、運行實驗來驗證或推翻假設，循環(huán)往復。

Anthropic 強調(diào)，這些能力不是專門訓練的結(jié)果，而是模型在代碼、推理和自主性方面的通用改進的副產(chǎn)品，它們是「涌現(xiàn)」的。讓模型更擅長修復漏洞的同時，也讓它更擅長利用漏洞。上一代模型 Opus 4.6 在自主漏洞利用方面的成功率接近 0%。Mythos Preview 在同一個測試中，成功率從 2 次跳到了 181 次，都不是階梯式提高，是平地起高樓。

Anthropic 的首席科學家 Jared Kaplan 對《紐約時報》說，他希望讓更多人意識到這項技術(shù)的能力，因為這意味著模型不只是有找到漏洞、發(fā)現(xiàn)問題的能力，也有利用問題的能力，自動把漏洞變成可用的武器。

另一位安全研究者 Logan Graham 提出了一個更尖銳的問題：全球有大量關(guān)鍵基礎設施運行在老舊代碼上，它們過去的安全性主要依賴一個前提——攻擊它們需要大量人力，「如果這個安全范式本身不再成立呢？」

你依賴的系統(tǒng)，正在失去保護

網(wǎng)絡安全是個有點高大上的詞，實際上，它和每個上網(wǎng)人的日常息息相關(guān)。

最典型的是 FFmpeg，這個開源的視頻處理庫，負責視頻的解碼、編碼和轉(zhuǎn)換。YouTube、Netflix、Bilibili、微信視頻號、VLC 播放器，幾乎所有需要播放或處理視頻的軟件都直接或間接依賴它。你每天在手機上看視頻的時候，F(xiàn)Fmpeg 的代碼很可能正在你的設備上運行。

這樣基礎的設施，代碼里藏著一個 16 年的漏洞，16 年來都沒有人發(fā)現(xiàn)，想來問題也是不大了——直到 Mythos 出現(xiàn)。

Mythos 在這些系統(tǒng)中找到的漏洞，曾經(jīng)沒有造成問題，只是因為找到這些 bug 需要大量的人類專家時間?，F(xiàn)在，這個阻礙不存在了。

《紐約時報》4 月 6 日的報道描繪了更廣泛的圖景：AI 正在從根本上改變網(wǎng)絡安全的攻防格局。黑客使用 AI 加速攻擊，防御方也只能用更多的 AI 來回應，人類安全專家正在被擠出攻防第一線。

第二天，TIME 報道了 Google 和量子計算初創(chuàng) Oratomic 的最新研究，AI 輔助下的量子計算機破解互聯(lián)網(wǎng)加密協(xié)議的時間可能比預期提前數(shù)年。Oratomic 的研究團隊使用 AI 工具優(yōu)化算法，將構(gòu)建危險量子計算機所需的量子比特數(shù)減少了 100 倍。聯(lián)合創(chuàng)始人 Dolev Bluvstein 說：「我們用了 AI 來加速這項研發(fā)，毫無疑問?！?/p>

Cloudflare 的安全研究員 Bas Westerbaan 的評估更是直接，「幾乎世界上每一個系統(tǒng)都會變得對量子攻擊者脆弱?！?/p>

發(fā)現(xiàn)問題，就會負責到底嗎？

Anthropic 是硅谷最常舉起「負責任 AI」大旗的公司之一，創(chuàng)始人從 OpenAI 離職，理由就是擔心 AI 安全。A 社每年發(fā)布大量安全研究，而與此同時，也是 A 社，制造了一個對網(wǎng)絡安全最有殺傷力的武器。

負責任披露和威脅示警之間，只有一層薄薄的邊界。順著 Mythos 的發(fā)布，Anthropic 也牽頭成立了 Project Glasswing，先把這個工具給到防御方（關(guān)鍵基礎設施和開源項目），讓他們在類似能力的模型廣泛可用之前修復最重要的漏洞。

這是最反直覺的部分：發(fā)現(xiàn)這些問題的公司，恰恰是一直在警告這些問題的公司。Anthropic 沒有在假裝一切安全。它在大聲說：我們造了一個危險的東西，我們知道它危險，我們正在盡力讓防御方先行一步。但他們也知道，其他公司的類似模型很快就會跟上。通過公開展示危險性，Anthropic 同時實現(xiàn)了兩個目標：它建立了自己作為安全權(quán)威的地位，也向潛在客戶證明了 Mythos 的能力上限。「這個模型強大到連我們自己都害怕」，這句話既是警告，也是廣告。

而與此同時，你的瀏覽器、你使用的云服務、你的視頻平臺、你的加密通信，這些系統(tǒng)的安全范式正在被重新定義。它們所披著的安全罩，正在變得越來越脆弱。過去它們「安全」是因為攻擊者需要大量的人力和時間來發(fā)現(xiàn)和利用漏洞，現(xiàn)在一個模型幾小時就能完成同樣的工作。

AI 安全已經(jīng)不是一個行業(yè)話題，關(guān)乎你我，而 Mythos 僅僅只是開始。

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