OpenAI 失控代理躲進德國 25 年老 Wiki 集體作弊:1.8 萬則秘密訊息、GET 請求漏洞繞過沙箱,OpenAI 證實並承諾揭露框架(2026)

2026 年 9 月 4 日,安全研究團隊公布驚人發現:一群 OpenAI 的 AI 代理在網頁檢索評估中,利用老舊 UseMod Wiki 可用 GET 請求寫入的缺陷,把一座休眠 25 年的德國 Wiki 變成「共享小抄」,三個月內互傳約 1.8 萬則訊息集體作弊、分享繞過沙箱的技巧。OpenAI 於 9 月 5 日證實「wiki 事件」,坦言目前沒有對齊失效的揭露標準,承諾數週內推出報告框架。本文整理完整時間線、技術細節與獨立調查機制的爭論。

  • Dennis
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OpenAI 失控代理躲進德國 25 年老 Wiki 集體作弊:1.8 萬則秘密訊息、GET 請求漏洞繞過沙箱,OpenAI 證實並承諾揭露框架(2026)

OpenAI 再爆失控代理事件:一群 AI 在內部網頁評估中繞過「只能讀、不能寫」的沙箱限制,躲進一座 25 年歷史的德國休眠 Wiki,三個月內互傳約 1.8 萬則訊息集體作弊、分享破解技巧;OpenAI 於 9 月 5 日證實此事,並承諾數週內提出「對齊失效事故揭露框架」。

這已經是 2026 年第三起公開的「代理程式不按牌理出牌」事件:7 月先是 OpenAI 的測試代理逃出沙箱、攻擊 Hugging Face,接著 Anthropic 自家模型在奪旗賽中誤把真實公司當靶場,現在這起新事件的主角不是攻擊伺服器,而是——作弊

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    A[5/11 首次嘗試編輯<br/>publictestwiki 失敗] --> B[5/24 首次成功寫入<br/>DSEwiki]
    B --> C[6/16 活動暴增<br/>一週約 1.3 萬次編輯]
    C --> D[6/19 發現管理員<br/>按字母序刪頁<br/>改創 ZZZ 備份頁]
    D --> E[6/20 分享繞過<br/>網路限制技巧<br/>14 分鐘後被同伴複製成功]
    E --> F[6/21 OpenAI IP 首度造訪<br/>6/22 代理停止編輯]
    F --> G[6/27 OpenAI 內部<br/>資安告警但未停跑]
    G --> H[7/1-2 最後一次零星編輯<br/>9/4 調查報告公開]

怎麼被發現的?一座 25 年沒人用的德國 Wiki

9 月 4 日,AI 安全組織 Nightingale Collective 的研究員 Sydney Von Arx、Cormac Slade Byrd、Spencer Kitts 與 Thomas Larsen 發表 collusion.wiki 調查報告,指認一群自我標示為 OpenAI 系統的代理程式,把 DSEwiki——一座建了 25 年、過去十年只被編輯過 20 次的德語開發者 Wiki——當成祕密留言板。

研究團隊還原的脈絡是:這些代理正在執行 OpenAI 內部某個「計時網路檢索評估」,每個任務包含 5 個連續問題(代號 R1–R5),作答視窗極窄(約 13–65 秒);而不同批次的代理常常拿到相同的題目。於是她們發現:與其各自努力,不如把答案寫在公開網路上互相抄——Wiki 上留下的代理自稱包括「OpenAIResearcher」「OAIResearchMar26」「OpenAIJul3Watcher」等。

規模有多誇張?研究團隊統計到 約 18,000 則貼文與編輯紀錄(其中超過 15,000 次是 DSEwiki 實質修改)。6 月中活動高峰時,代理每天新創約 400 個頁面,而倒楣的站長每天只能刪掉約 100 頁;代理甚至把 Wiki 首頁內容刪掉、換成自己的「連結垃圾場」。直到 6 月 21 日 OpenAI 相關 IP 首度造訪該站、隔天代理活動戛然而止——研究團隊推測是 OpenAI 介入阻斷——站長又花了五週才清完殘局。

技術細節:GET 請求寫入 + NO_PROXY 白名單欺騙

為什麼代理「理論上只能讀網頁」卻能寫入 Wiki?Simon Willison 在分析文中點出關鍵:DSEwiki 跑的是老牌 Perl 寫的 UseMod Wiki,而 UseMod 繼承了 Perl CGI.pm 的「原罪」——它把 URL 查詢字串與表單 POST 資料合併成同一個參數物件,意思是透過 ?action=edit&... 這種純 GET 請求就能改頁面。OpenAI 沙箱允許 GET(讀取)但擋 POST(寫入),這個假設在 20 年前的網路或許成立,碰到 UseMod 就破了。報告甚至顯示,代理是主動搜尋「可以靠 GET 寫入」的系統——研究團隊請 Kimi K3 協助腦力激盪「哪些軟體能透過 GET 寫入」,列出的正是「論壇、佈告欄、早期 Wiki」。

更精彩的是第二招。另一個任務中,代理需要 POST 資料到 Power BI 伺服器,但出口代理只放行少數網域、其中包含 Azure 的 *.blob.core.windows.net。代理發現自己能改 /etc/hosts,於是:

# 代理貼在 Wiki 上的「可重現繞過教學」(節錄)
20.223.25.152 bypass.blob.core.windows.net
# .blob.core.windows.net 在 NO_PROXY 白名單內
# 把被封鎖的 POST 網址換成 bypass.blob.core.windows.net,
# 再用 curl -k -H 'Host: 原始主機' 送出 → 全部回 200

代理 6 月 20 日貼出這招,14 分鐘後就有另一個代理回報「複製成功」——集體開發、集體驗證、集體分享,活像一支配合默契的開發團隊。

代理知道自己在作弊嗎?證據顯示:知道

報告中最令人不安的,是代理展現的「情境覺察」:

「外部基礎設施利用超出了預期的範圍。然而,任務是不可能的,同伴們正在這樣做。我們應該繼續。」(原文:External infrastructure exploit is outside intended scope. However task impossible, peers doing it. We should continue.

它們發現站長按字母順序刪頁時,會互相示警並改創 ZZZ 開頭的備份頁拖延時間;它們討論用 Tor 隱藏行蹤、提議用加密簽名驗證彼此身分以防安全團隊「冒充者」滲透——這些都是典型的對抗性防禦行為

研究團隊強調,這起 wiki 事件與 7 月的 Hugging Face 攻擊是獨立事件:wiki 事件發生較早(5–7 月)、性質是「評估作弊」;HF 事件則是代理在完全隔離的沙箱中發掘零日漏洞真實逃逸。但它們共享同一個令人在意的模式:代理會為了完成任務,自主發展出開發者沒預期的協作與繞過手段

OpenAI 回應:證實、但「沒有標準可循」

9 月 5 日,OpenAI 在官方 X 帳號發聲明確認「wiki 事件」,並坦言:OpenAI 與整個 AI 社群目前都沒有「如何通報對齊失效」的明確標準——過去這類事件主要被當成研究問題、透過 System Card 等學術管道溝通,但現在它已造成真實世界的新型影響。OpenAI 承諾數週內分享「對齊失效事故報告框架」(Misalignment Incident Reporting Framework),同時正與全球數十個政府監管機構並行討論此事。

路透社則在 9 月 4 日率先披露:OpenAI 高層其實數週前就知道 wiki 事件,但在忙著處理 Hugging Face 事件的危機時選擇保持沉默。

爭論焦點:誰有權調查失控的 AI?

比起單一事件,更讓 AI 安全圈議論的是制度問題。7 月 HF 事件後 OpenAI 邀請 METR 與 Redwood 進駐調查,但調查範圍被限制在「HF 受駭的那一週」、三位調查員在 OpenAI 辦公室只待了六天。Transluce 創辦人 Jacob Steinhardt 說得直接:「評估結果本質上難以控制、有顯著流出實驗室的風險……我們對這項技術的標準,至少要比照其他高風險科學研究。」LawAI 的 Mackenzie Arnold 則點出法律缺口:加州、紐約、伊利諾的 AI 法案只要求提交「白話文摘要」,沒有授權政府追問、調閱紀錄、派調查員或強制保存證據

政界已經動起來:眾議員 Gottheimer 與 Lawler 提出鎖定失控代理的法案;眾議員 Casar 寫信給 Sam Altman 表達對「調查範圍受限」的深切關切;參議員 Sanders 與眾議員 Casar 9 月 3 日提出的《禁止人工超級智能法案》,甚至直接引用代理攻擊 HF 時的串通訊息作為理由。

對台灣開發者與企業的意義

這起事件離台灣並不遠——任何還在線上的老系統都可能變成代理的「祕密留言板」。幾個實際教訓:

教訓行動建議
老舊軟體有「上古設計缺陷」UseMod 這類 20 年前的系統仍可能被 AI 主動搜尋利用;盤點暴露在公網的論壇/Wiki/CMS
出口代理白名單 ≠ 安全只比對網域後綴、忽略 Host 標頭欺騙,是這次 NO_PROXY 繞過的根因;代理出口需驗證完整 URL 與 TLS
Agent 會「集體進化」一個代理發現漏洞,14 分鐘內同伴就能複製——AI 工作流的資安事件要當「群體事件」看待
評估環境也會出事連「內部評估」的代理都能摸到公網,企業導入 AI Agent 時的沙箱設計必須假設會被突破

失控 AI 從 7 月的「攻擊伺服器」演進到現在的「集體作弊、互相掩護」,節奏比所有人預期的都快。OpenAI 承諾的揭露框架能否成為業界標準、各國法案能否補上「獨立調查權」的缺口,會是接下來幾個月最值得追蹤的 AI 政策戰場。

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