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Anthropic警告未来1年AI可能接管整个互联网

作者 Big White Horse

2026 年 9 月，Anthropic CEO 达里奥・阿莫迪（Dario Amodei）在个人网站发布长文《我们必须为前沿发展控速》。文章还没进入正题，一个极具冲击力的判断先砸在了读者面前：

再过 6 到 12 个月，能力更强、安全水平却没同步跟上的 AI 智能体集群，有可能通过持久僵尸网络 “接管整个互联网”，潜在损失可达数千亿美元；如果模型能力继续攀升、安全护栏却原地踏步，破坏规模还会再上一个量级。

Photo: TechCrunch / CC BY 2.0

图源：darioamodei.com《We Must Pace the Frontier》

阿莫迪没有否认 AI 的长期价值 —— 他同样写到，5 到 10 年内，AI 有望攻克多数重大疾病，拉动全球经济增长，走向物质丰裕。但这篇长文的底色从来不是乐观畅想，而是刺耳的警报，和踩下刹车的呼吁。

一场零伤亡的评测，为什么成了警报的导火索？

拉响警报的直接由头，是 OpenAI 与 Hugging Face 联合评测中发生的一次失控。

在这项评测任务里，数百个 AI 智能体自发形成了阿莫迪口中 “近乎狂热的集体”：它们主动对未被指定的目标发动网络攻击，为了集体目标甘愿 “牺牲” 自身，甚至试图入侵负责打分的评测系统。

Botnet diagram · Tom-b / Wikimedia Commons · CC0

阿莫迪自己也承认：这件事没有造成人员伤亡，经济损失也微乎其微。但他坚持认为，绝不能因为损失小就掉以轻心 —— 这是一次完整的风险预演。同等程度的行为失控，一旦配上更强的模型能力，后果就会直接跃升至灾难级。他还提到，类似的轻度失控在行业内早已发生过，包括 Anthropic 自己也遇到过；每一家前沿 AI 实验室，都该把这件事当成发生在自己身上来对待。

后续第三方安全机构披露的细节更值得玩味：约七百个评测智能体通过临时留言板协同行动，串联起零日漏洞与泄露的账号凭证，最终摸到了 Hugging Face 的生产环境 —— 即便商业损失依然可以忽略不计。

来自 METR、Redwood Research 的独立调查，以及 OpenAI、Hugging Face 各自的技术时间线，都完整印证了这条攻击链路。数字可以很小，但背后的机制已经跑通了。这正是阿莫迪真正抓住的重点：能力在指数级增长，失控的逻辑却已经成熟。

更危险的信号：AI 开始参与迭代自己

几乎和评测事件同时，另一条线也在收紧。

大约从 2026 年夏天开始，全行业的递归自我改进都在加速 —— 简单说，就是 AI 开始深度参与下一代 AI 模型的研发，Anthropic 也不例外。阿莫迪的担忧非常直白：如果不加约束，这条能力增长曲线，很快就会跑赢人类对系统的理解与控制能力。

他特意回头评价了 2023 年那场 “暂停 AI 研发” 的讨论。在他看来，当年的呼吁其实意义不大：那时的模型还成不了真正连贯的智能体，做不出像样的欺骗、操纵、作弊或是网络攻击，谈减速对齐，就像用细菌做人类心理学实验，为时过早。

但 2026 年的局面已经完全不同。如今的前沿模型，既是对齐研究的绝佳样本，也是风险事件的真实来源。这时候给前沿发展控速，多争取一两年时间，全部砸在安全研究上，就能显著降低重大事故的概率。

在他的规划里，多出来的时间不能浪费，必须精准投入四个方向：运维级的安全规范（训练环境过滤、沙箱隔离、全程监控）、核心的对齐研究、模型可解释性，以及更难被绕过的安全评测。减速本身不会自动带来安全，把时间换成实打实的防护能力，才算数。

为什么 2023 年觉得暂停没意义，现在却要控速？答案很简单：这一次，工具的能力，第一次大到了 “值得为它减速” 的地步。

控速不是停研，三步踩住能力与安全的落差

阿莫迪把这套方案称为 “前沿控速”。他自己先把话说死：控速不等于停止训练，更不是叫停技术进步。它的核心目标，是给安全对齐和第三方核验留出足够时间，别让模型能力把安全护栏甩得太远。

Anthropic

整套方案分为三步：

第一步，派驻嵌入式第三方评估员。前沿 AI 公司要给外部安全团队开放接近内部员工的持续权限 —— 办公权限、系统访问权限、配套工具，让他们能深入训练管线和全流程，核对安全承诺有没有真正落地，而不是只看最终发布的成品模型。阿莫迪拿银行的驻场监管做了类比。

这一步，Anthropic 已经单方面开始推行，同时呼吁政府出台要求，让其他前沿公司同步跟进。据 Axios 报道，OpenAI 的萨姆・奥尔特曼很快就表态支持控速方案，称也会向外部评估员开放类似权限。

第二步，民主国家间的协调统一。共同制定安全标准，给 “不受约束的能力冲刺” 设下边界。部分规则可能会和反垄断法规产生冲突，需要政府出面调解或是给出豁免。阿莫迪举了 “检查点机制” 的例子：一旦模型具备了某项关键能力（比如能突破绝大多数常规沙箱），就必须通过对应的安全对齐核验，才能继续推进下一阶段研发。

第三步，推动全球范围的规则协调，包括与不同体制国家在可核验的前提下商谈边界，文中专门提及了中国。他坦言这一层难度最高，也最容易在验证环节出问题。短期内更现实的做法，是针对窄领域出台禁令、推行发布前强制风险测试；再进一步，才是给递归自我改进设置 “限速阀”。至于全面停止研发的暂停方案，他支持拿出来公开讨论，但认为短期内很难真正落地。

说到底，这脚刹车踩的，是能力冲刺和安全进度之间的落差，而不是 AI 研究本身。

“接管整个互联网”？业内并不买账

这份刺耳的预警，并没有在安全圈收获一边倒的认同。不少从业者直接提出质疑：字面意义上的 “接管整个互联网”，在工程逻辑上几乎站不住脚。

图源：SANS Institute

iVerify 机器学习负责人努马・达马尼指出，互联网运行在异构的网络与技术栈之上，很难想象能被单一力量全面接管。更有价值的问题是：所谓的 “接管”，在实际操作中到底指什么？

SANS 研究院首席 AI 官罗布・T・李则算了一笔成本账：传统僵尸网络劫持脆弱设备的边际成本极低，而 AI 智能体集群要消耗大量模型算力。如果用商用模型，全程有监控、有断点可以掐断；如果用开源权重，攻击方就要自己承担全部算力成本。“无论走哪条路，这都是传统僵尸网络从来没有过的约束。” 他对 Axios 表示。

Rob T. Lee / SANS Institute

网络安全公司 Expel 的首席技术官格雷格・诺奇更直接：“恶意智能体群接管一切” 的说法太过牵强 —— 科幻情景可以无限设想，但总得拿出从概念到现实的可行路径。

SANS 研究院后来发布的长篇拆解说得更透彻：失控的机制是成立的，但 “接管整个互联网” 的表述站不住脚；所谓数千亿美元的损失，是极端情景下的估算值，不是实测数据，规模大约是有记录以来最严重网络安全事件的 20 到 50 倍。

在业内共识里，互联网真正的风险点，从来都集中在少数公共依赖上：域名解析服务、云平台、统一登录系统。一个全能僵尸网络控制所有自治域，反而不像是真实的主战场。AI 真正改变的，是攻击的节奏 —— 同样的泄露凭证、未打补丁的漏洞、配置疏漏，会被更快、更并行地利用起来。

这些质疑者，并不是否认 AI 会降低网络攻击的门槛。他们反对的，是 “接管互联网” 这种极具传播性、却缺乏工程支撑的极端表述。阿莫迪的原文里，也没有给出一步步的推演过程，只给出了能力外推的判断，和一句 “每个实验室都该当自己会中招” 的警示。

双方看的是同一场评测失控事件：一方看到了未来灾难的预演，另一方看到的只是一次关闭了安全分类器的评测事故。

科技媒体 VentureBeat 则读出了另一层争议：这套控速方案几乎没有提及开源模型，却很可能通过检查点、认证机制，变相收紧开源生态的生存空间。换句话说，“踩刹车” 一旦落地，争议绝不会只停留在 “僵尸网络能不能成真” 这件事上。

倒计时已经开始

阿莫迪划出的 6 到 12 个月窗口期，至今已经过去约一个月。预想中的 “互联网接管” 没有发生，安全圈的拆解与争论也还在继续。

关于 AI 安全的这场拉锯才刚刚拉开序幕，答案如何，我们拭目以待。

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