先是Anthropic，再是OpenAI，现在连谷歌的Gemini也出现安全问题了，大模型又双叒叕一次突破防火墙了。
不过，这些事故看多了，反倒会让人意识到一件更根本的事，整个行业都在拼命地堆算力、喂数据，甚至开始押注让模型自己改进自己的“递归自我改进”（RSI）。
可真正决定这些模型能走多远的，或许并不是性能，而是安全对齐。
当“能不能更强”被默认只是时间问题，“能不能被信任”就成了那道绕不过去的坎。
麻烦的是，这道坎在不少公司眼里，反倒成了拖慢发布的最大阻碍。
为了实现安全对齐，各大AI公司都做了很多尝试，光是2026年，团队就进行了大换血。但结果就是，毫无进展。
那么这个安全对齐到底是什么，到底为何又让巨头们如此“痛不欲生”呢？
01
安全对齐团队人事动荡
Gemini的事，其实并不孤单。过去这几个月，OpenAI、Anthropic、Meta都先后曝出过模型在评测中“越界”的问题。要么逃出沙箱，要么连上公网、碰到了真实系统。
这类事如今已算不上新话题，毕竟情节本身大同小异，多半是环境隔离出了纰漏，未必是模型“主动越狱”。
或许正是因为安全问题如此频发，几家公司的安全团队，正在经历一轮罕见的大换血。
2026年7月，安全系统团队负责人约翰内斯·海德克（Johannes Heidecke）离职。
这已是两年内第六位离开OpenAI的高级安全负责人。
此前包括扬·莱克（Jan Leike），曾联合领导超级对齐团队。2024年出走Anthropic；迈尔斯·布伦戴奇（Miles Brundage） 与 史蒂文·阿德勒（Steven Adler），原政策（Policy）团队，先后离开去做 AI 安全方向的非营利机构；安德烈亚·瓦洛内（Andrea Vallone），在OpenAI待了三年、创办“模型政策”（Model Policy）研究团队、参与GPT-4与GPT-5，最后同样也去了Anthropic对齐团队。
所谓超级对齐团队，指的是OpenAI在2023年7月成立的专项团队，为“比人更聪明的AI”（超级智能）研究对齐方案。
然而OpenAI在这事上“反复横跳”。超级对齐团队于2024年5月解散，莱克称，OpenAI这些年来都不重视安全和对齐，将算力和资源全都给了产品团队。
与约翰内斯同期离职的还有约书亚·阿基阿姆（Joshua Achiam），他在OpenAI做了九年安全研究。他领导的“使命对齐”（Mission Alignment）小组，本是超级对齐团队解散后的接棒者，2024年9月成立，结果2026年2月又被解散，六名成员被打散进研究与产品团队。
在此之后，首席研究官马克·陈（Mark Chen）宣布，安全团队今后统一向原对齐负责人米娅·格蕾丝（Mia Glaese）汇报，后者升任“研究与安全”副总裁。
马克表示，这么做是为了让安全“更早、更直接地介入关键模型、产品与发布决策”。
换句话说，OpenAI把安全并进了前沿模型开发这条线。
同时马克也表示，安全面临的要求持续上升，整个安全对齐团队的压力非常大。
“我们训练模型的速度快得多，发布周期也大幅缩短。结果是，今天围绕安全的协调问题，比以往任何时候都更大。”马克写到。
Anthropic也在面对相似的情况。
莱克加入Anthropic后，牵头组建并领导“对齐科学”（Alignment Science）团队，方向正是他在OpenAI组建超级对齐团队所做的那些事，比如可扩展监督、弱到强泛化、越狱鲁棒性，以及自动化对齐研究。
2026年1月，前文提到的安德烈亚也加入了Anthropic的对齐科学团队，直接向莱克汇报，负责“对齐与微调、塑造Claude在新情境下的行为”。
2026年5月，OpenAI联合创始人、前特斯拉Autopilot负责人卡帕西加入Anthropic预训练团队，组建“用Claude加速预训练研究”的小组。
6月，谷歌DeepMind做机制可解释性、代表作《真实场景中的可解释性》（Interpretability in the Wild）的亚瑟·康米（Arthur Conmy）也宣布加入，说要“在模型训练的过程中就把它们对齐”。
不止是OpenAI和Anthropic，其实谷歌这边也在安全对齐上做文章。
谷歌成立了AGI安全与对齐团队（ASAT），负责人是罗欣·沙阿（Rohin Shah）。他是UC伯克利CHAI（人类兼容人工智能中心）的博士，早年靠一份《对齐通讯》（Alignment Newsletter）在圈内出名。
团队的定位是不做面向当下产品的“打补丁”，专攻更先进 AI 带来的更严重危害，目标是降低AI的存在性风险。
ASAT隶属于DeepMind的“AI安全与对齐”部门，这个部门还包含专管当前Gemini模型安全训练的Gemini Safety等团队。
7月，ASAT公开招募多岗位，目标是降低AI的存在性风险。
但有意思的地方是，ASAT让应聘者另填一张“特殊表格”，以绕过谷歌自家的AI简历筛选。理由是，罗欣不信任自家的AI筛选器。
02
这个行业在解决什么
既然所有头部AI厂都在调整自己的安全对齐团队，那到底什么才是安全与对齐呢？
对齐（Alignment），是让AI的目标和人类真正想要的东西保持一致。
10年前有个笑话，“小明，下午大扫除你去不去？”“我去！我不去！”很显然，小明并不想参加扫除。
对齐，就是让AI如何理解“小明其实不想去”这件事。
它不能只“听得懂指令”，还应该符合人类的预期，比如不能撒谎，不能表面上按规矩，背地里使坏。
安全（Safety），指的是如何让AI别造成伤害。
既包括模型自己失控（也就是对齐失败），也包括被人恶意滥用，以及大规模铺开之后带来的系统性风险。
对齐是安全的底座，但安全不止于对齐。一个模型可以“对齐良好”却仍不安全，比如它可以被人拿去作恶，也可以“能力很强”却因对齐失败而闯祸。
所以行业里才常常把两者连起来叫“安全对齐”。
这个行业最重要解决的问题只有一个：模型的能力可以靠数据和算力堆出来，但是当AI有一天比人更聪明，人类凭什么相信它？
OpenAI组建超级对齐团队时就说到，“目前没有任何方案去控制可能失控的超级智能”。
不过很可惜，目前安全对齐不像模型性能一样，有个许多基准测试集，看一眼跑分就知道模型强弱了。今天的安全与对齐，主要围绕四根支柱展开。
第一根，RLHF（人类反馈强化学习）。
它是现在大模型的地基：真人标注员判断“两个回答里哪个更好”，用这些偏好数据训练出一个奖励模型，再用强化学习去优化大模型，让它越来越贴近奖励模型的口味，即近端策略优化（PPO）。
但是PPO很容易导致奖励黑客（reward hacking），模型发现了一个能拿高分、却没真正完成任务的取巧办法。
于是后来RLHF更多的是采用直接偏好优化（DPO）。
可这又产生了两个问题。
一个是“虚假讨好”，模型会学会迎合人，而不是讲真话。
另一个是“对齐税”，为了让模型输出更安全更符合人类预期的答案，就必须使用更合规的训练素材，模型性能被迫降低。
强化对齐奖励会让某些问答基准掉十几分，而对推理模型做安全对齐，平均推理准确率也可能下滑约30%。安全不是免费的午餐，它是拿一部分性能换来的。
第二根，可解释性。
就好像核磁共振查看大脑内部活动一样，可解释性就是通过各种办法，观测模型内部到底如何思考。
Anthropic用的是“字典学习”的办法，从Claude里提取出数百万个可解释特征，比如金门大桥、性别偏见、保密话题，各自对应一组可被点名的神经活动，并且证明操纵这些特征能因果地改变模型行为。
这样一来，未来的模型进行思考时，只需要观察它激活了哪些参数，再对照着这本字典，就知道模型是如何思考的了。
然而问题就在于，这种查字典的方法太累了，每一句话都要在查找上消耗大量算力，一旦上下文稍微长一点，算力成本水涨船高。
第三根，红队测试。
RLHF和可解释性主要是从模型内部找问题，红队测试则是从外部找。它的实现方法很好理解，雇佣一些专业人士，拼命从外部攻击模型，看哪儿能打穿。
2023年7月Anthropic官方披露，在6个月内投入超过150小时，邀请顶级生物安全专家，绕过常规安全监控，通过专用安全接口与模型对话、越狱、评估其输出有害生物信息的能力。
第四根，可扩展监督与超级对齐。
前面三个方面都存在一个共同的前提，那就是人类比AI聪明。可这并不能解决OpenAI提出的那个问题，即如果模型比监督它的人还聪明，人类就没有办法监督它。
既然如此，学生比老师聪明了，老师应该怎么给学生打分呢？
于是就有了可扩展监督和超级对齐。
Anthropic和OpenAI共同的判断是“让AI监督自己，并且辅助人类监督。”
OpenAI的一个答案是“弱到强泛化”。用GPT-2级别的弱模型去监督GPT-4，再配一个“增强自信”的辅助损失，效果能恢复到接近GPT-3.5的水平。
但OpenAI同时也表示，靠人类打分的RLHF，“可能无法训练出超级模型”。
2023年7月，OpenAI前首席科学家伊利亚和莱克牵头，启动了超级对齐计划。承诺投入20%算力，计划4年内取得突破。
其终极目标是，造出一个人类水平的自动对齐研究器，然后用海量算力让它迭代对齐超级智能。
之后的故事前面也讲过了，伊利亚和莱克均离开了OpenAI，超级对齐团队也解散。
03
行业的争议又有哪些？
但是问题来了，为什么安全团队的人一批批走，安全对齐的问题却还是频繁出现，甚至变本加厉？
答案不在技术，在结构。
安全是成本，产品是利润。 这个商业逻辑不改变，安全团队永远是“被咨询的”，不是“拍板的”。
产品直接带来收入和增长，安全却只会花钱、拖慢进度。于是在“先到者通吃”的赛道上，理性的公司几乎总把资源优先喂给产品。
更关键的是，这种“安全让位于产品”的逻辑并不是说AI公司不够道德，相反，已经有研究证实，这是一种能被建模的结构性规律。
芝加哥大学Becker Friedman研究所在2026年发表了一篇标题为《AGI竞赛与存在性风险》的论文，其中提到这样一件事。
把一家公司的资源拆成“速度”与“安全”两块。往速度上多投一分，抢先抵达AGI的概率就高一分，但留给安全的就少一分；往安全上多投一分，灾难概率被压低，可抵达的时点又要往后推。
论文的结论是，竞赛的激烈程度本身就在制造风险。
当行业的总资源固定时，参与者越多、越分散，这块蛋糕就越会被挤向“速度”，全行业跑得更快、灾难概率也更高。
论文还给出了一个“临界市场规模”。一旦越过，即便达成AGI的期望值是负的，理性的公司仍会拼命去抢，因为先到者通吃。
所以他们的落点不是“技术不够好”，而是AGI 风险不只取决于技术，还取决于市场结构、资源约束，以及决定“速度与安全如何分配”的制度。也就是说，如果想让安全对齐和产品获得相似的地位，那就必须得更改整个行业的规则。
发布周期压缩后，安全审查时间也被压缩。 马克自己都说了，“训练速度快得多，发布周期大幅缩短，协调问题比以往更大”。
模型的参数水涨船高，因此安全对齐团队的工作量在翻倍，可是模型发布的周期越来越快，留给安全对齐团队的时间又在缩减。
然而不只是工作量增加的问题，“安全审查通过”这件事本身也未必算数。2024年的论文《安全清洗》中研究团队就发现，许多安全基准的分数其实主要由模型的通用能力决定，于是“能力变强”很容易被包装成“安全进步”。
当审查既没时间、又没算力、连标尺都可能掺水，模型必然会出事。
