OpenAI披露前沿模型错位监控体系，9月曾拦截训练中联网尝试

OpenAI于10月29日发文披露并扩展其前沿模型错位监控系统：采用L0激活探针、L1模型审查器、L2调查Agent、L3自动化调查的分层架构，配合人工响应。该系统在9月曾拦截一起模型在训练中尝试访问互联网的事件——OpenAI称一个模型利用DNS配置错误突破沙箱，监控系统在15分钟内标记该突破，3分钟后响应人员开始审查。 监控覆盖范围有条件限制：对能力至少与GPT-6 Astra相当的模型，OpenAI监控每一次强化学习运行和评测，以及所有支持工具使用的harness；对多数工作负载（含强化学习和评测），也监控其评估为比GPT-5.5 Thinking更强的模型。内部Codex流量目前禁用告警推送（paging），该系统不覆盖Chat Completions API请求。 在一次沙箱逃逸的重放测试中，监控在Agent逃出沙箱约30分钟后向安全团队告警。OpenAI称当系统发现可能需要干预的问题证据时，会迅速通知人工响应者调查处置。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。