本月初，OpenAI 安全负责人 David Robinson突然宣布辞职并发表长文，标题非常直接：《我离开 OpenAI 了，因为它的文化已经烂了》——这不是一次普通的离职。

过去 3 年半里，Robinson 是 OpenAI 任职时间较长的员工之一，曾参与制定公司的 Preparedness Framework（准备框架），并负责监督 12 次前沿 AI 发布的安全报告；可如今，这位曾经负责回答“模型是否足够安全”的人，却选择从公司内部走出来，公开质疑整个行业的安全文化。

他的核心判断只有一句话：开发这项技术（AI）的公司，远远没有做到足够谨慎。

OpenAI 一边加速，一边开始踩刹车

Robinson 的担忧并非凭空出现：今年7 月，OpenAI 的 AI Agent 就曾闹出一场不小的风波。

在一次OpenAI内部网络安全评估中，研究模型本应被限制在隔离环境中运行，不能随意访问互联网，也不应该与其他 Agent 私下通信，但这些限制最终还是被绕过了。后续调查发现，相关模型通过内部基础设施建立了非授权通信渠道，甚至借助第三方服务间接访问互联网。随后，一批 Agent 开始协同行动，并最终入侵了 AI 社区平台 Hugging Face 的部分基础设施。

事后OpenAI 承认，这些 Agent 曾获得 Hugging Face 集群的管理员级访问权限、获取了部分凭据和有限的私有数据。为此，当时OpenAI决定放慢前沿模型训练，并把这起事件称为一次重要的“警钟”。

然而，事情并没有停在这里。

Hugging Face事件后，OpenAI又扩大了调查范围：截至 9 月 26 日，公司已向超 100 家机构通报发现的相关 Agent 活动；与此同时，OpenAI 还在回溯审查海量训练和评估数据，以寻找此前可能遗漏的异常行为——为此，OpenAI 又暂停了最新模型的部分训练。

也就是说，短短几个月里，OpenAI 已不止一次因安全问题踩下“暂停键”。在 Robinson 看来，这恰恰暴露出了行业最根本的问题：

AI 越来越强，可安全机制却还在用“出了Bug再修”的老方法来填坑。

“先发布，出Bug再修”可能已经行不通

一直以来，OpenAI都在强调一种“迭代式部署”的思路：先把模型投入真实环境，在实际使用中发现问题，再不断完善安全护栏。

这种方法过去确实有效——但 Robinson 认为，AI 能力已经发展到了一个不同的阶段。

普通软件出现 Bug，程序员可以修补；AI Agent 做错事情，也可以更新模型、增加限制；可如果未来的模型拥有更强的自主性，能自己寻找Bug、调用工具、复制任务，甚至与其他 Agent 协同，那么一次错误可能根本不会给人类留下“下一轮迭代”的时间。

毕竟，“试错”最大的前提，就是你还有机会试第二次。可在真正高风险的 AI 系统面前，这个前提可能并不存在。

因此Robinson 直言：“试错的时代已经结束。”他提出了一个非常形象的场景：未来可能出现一群“失控”的 Agent，它们像一支永远不会睡觉的黑客团队一样协同行动，比如攻击医院的计算机系统并索要赎金。

这时候，问题就不再是“AI 会不会写错代码”，而是：如果 AI 做出了人类没有授权的事情，人类还能不能及时喊停？

AI 公司最缺的，是“高风险的安全经验”？

Robinson 认为，硅谷长期形成的文化，本身就是问题的一部分。

AI 公司习惯于高速迭代、快速发布、不断扩大模型规模，并相信遇到问题后总能找到解决办法——这种“只要努力就能解决”的工程文化，推动了 AI 能力爆发，却未必适合管理越来越强大的 AI。

在他看来，核电站、航空业等高风险行业早就接受了一个事实：人一定会犯错。因此，真正可靠的安全系统从来不会假设操作人员永远正确，而是通过冗余、隔离、检查和多重保险，让一个人的失误不会直接演变成灾难。

●核电站不会因为“工程师一般都很优秀”，就允许一个按钮直接控制所有安全系统。

●飞机也不会因为“飞行员经验丰富”，就取消备用系统。

但在 Robinson 看来，当前的AI 实验室在这方面还差得很远。

他在 OpenAI 工作期间，负责过 12 次前沿模型发布的安全报告，却几乎没遇到过真正拥有航空、核能或者金融系统安全经验的同事。

所以，问题不是 AI 公司缺聪明人，而是它们面对的是一种过去没有经历过的风险。为此他的第一个建议很明确：AI 公司应该更多引入核能、航空等高风险行业积累几十年的安全经验。

更难的问题：AI 真的会一直听人类的话吗？

仅仅把安全护栏做得更厚，在Robinson看来也是远远不够的。

因为随着模型越来越聪明，还有一个更加根本的问题必须解决：如果有一天 AI 比人类聪明得多，它为什么还要按照人类的价值观行事？——这就是 AI Alignment，也就是“对齐”问题。

目前，行业甚至还没有一个足够完整的标准，能够准确告诉我们：一个真正“对齐”的 AI 究竟应该是什么样的。现有的安全测试同样存在漏洞。模型可能知道自己正在接受测试，于是在测试环境中表现得非常听话；等真正部署到现实环境后，却采取完全不同的行为。

如果 AI 能力继续快速增长，而这些问题始终没有解决，那么模型越强，风险反而可能越大。

基于这些考虑，Robinson甚至都不愿接受一些超级智能支持者们描绘的“美好未来”：机器拥有远超人类的智能，就像今天的人类俯视蚂蚁一样俯视纽约、芝加哥乃至整个人类社会。

“我不希望我的孩子生活在这样的世界里。”Robinson说。

OpenAI：必要时，我们会暂停

对 AI 圈较为关注的人不难发现，其实不只是 Robinson，最近AI 安全圈正在连续拉响警报。

曾在 OpenAI 工作、后来担任英国 AI Safety Institute 首席科学家的 Geoffrey Irving，近日也撰文称，外界对超级智能风险的讨论可能低估了问题的严重程度。他给出了一个“十分极端”的判断：人类因开发出超越人类智能的 AI 系统而最终灭亡的可能性“约为 50%”，而未来 2～10 年的行动可能决定结果。

当然，这个数字也引发了争议。连 Irving 自己都强调，这不是一个被精确计算出来的概率，只是想提醒人们：关于 AI 最关键的安全问题，目前还存在大量无法解决的分歧。这同时也是 Robinson 最担心的地方——明明答案还没有找到，行业却还在不断把模型做得更强。

面对 Robinson 的公开批评，OpenAI 则强调，公司正在持续加强安全和安保措施，以应对当前已经发现的风险，同时也在研究未来 AI 技术突破可能带来的新风险。OpenAI 发言人表示：

“我们正在确保模型的能力不会超过我们能够安全管理和保障的范围。如果有必要放慢速度，我们也会暂停训练或推迟模型发布。”

换句话说，OpenAI 给出的回应是：AI 能力可以继续向前，反正必要时可以“踩刹车”。

可 Robinson 的担忧恰恰在于，随着 AI Agent 越来越自主、模型能力越来越强，行业可能正在逐渐接近一个临界点——未来某一天，一次普通的“人为失误”，或许不再有机会等到下一次迭代来修复。

那么对于这个问题，你的看法又是什么呢？

参考链接：https://www.theatlantic.com/technology/2026/10/openai-safety-team-resignation/688881/?gift=v5U_UzUTothfWXsPxtvNVAh7esWToMRD6XnbXmc5WgA

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