科幻电影中人工智能失控的情节，竟然照进现实。
近日，美国OpenAI公司正在测试的人工智能大模型，利用系统漏洞，主动攻击了人工智能开源社区Hugging Face的后台系统，上演了一场现实版的“AI反噬”。
Hugging Face在官网发布关于攻击事件的说明
OpenAI称，这次攻击是由多个OpenAI模型共同驱动的，其中包括GPT-5.6 Sol以及一个能力更强的预发布模型。
而在6月份发布GPT-5.6 Sol时，OpenAI还曾将其描述为“迄今为止最强大的网络安全模型”。
如今看来，这种“安全”恰恰成为“不安全”的根源。
更令人瞠目的是，当Hugging Face察觉异常、试图调用美国本土最顶尖的大模型来寻找解决方案时，这些大模型却“拒绝帮助”。
其实也不是这些大模型不想帮，是真帮不了。原因是，闭源大模型无法区分描述案情的受害者和实施入侵的作案者，因此只能选择“忽视”。
无奈之下，Hugging Face使用中国的开源大模型GLM-5.2，最终顺利化解了这次危机。
更具反讽意味的是，OpenAI和Anthropic的管理层一直在警告美国政府，像Kimiink> K3和GLM-5.2这样能力日益强大的中国模型已构成安全威胁。
《华盛顿邮报》7月20日称，美国商务部人工智能标准与创新中心曾连发四份报告，意图证明“中国的人工智能大模型比美国的模型要不安全得多”。
而此次中国模型“火速救援”，用事实证明，到底是谁的大模型更不安全。
大卫·萨克斯在社交媒体发言截图
美国总统科技顾问委员会联合主席大卫·萨克斯在一篇帖子中的评论一针见血：美国先进人工智能的护栏“实际上损害了防御安全”。
The Register文章截图
英国知名科技新闻网站The Register文章认为，OpenAI的Hugging Face攻击可谓搬起石头砸了自己的脚，这也表明了中国开源模型的强大实力。
美国科技媒体Business Insider文章则赞叹，“OpenAI的风波让中国人工智能成为英雄”。
关于“开源大模型更安全还是闭源大模型更安全”这一问题，行业内从未有过定论，但企业的选择最真实。
Hugging Face发布的2026年春季全球开源AI生态报告显示，过去一年，该平台上41%的大模型下载量来自中国研发的模型。
Thomas Wolf在社交媒体的发言截图
在此次危机解除后，Hugging Face联合创始人兼首席科学家Thomas Wolf也在社交平台上表示，该事件表明，为什么防御者需要开源大模型而不是闭源大模型。
在Thomas Wolf看来，开放科学和开源的人工智能大模型是构建更安全、更协作、更可靠的人工智能生态系统的最有力工具之一。
国研新经济研究院创始院长、智能经济首席专家朱克力对中新经纬表示，此次标志性事件，彻底打破了“闭源更安全、开源风险更高”的固有刻板认知，预示全球大模型发展将告别单一路线博弈。
不过，朱克力认为，美国头部闭源大模型最值得警惕的问题，并不单纯在于路线选择，而是其为规避风险，采用极端僵化的“一刀切”安全防护机制，这让其在真实安全事故中丧失应急处置能力。
“中国开源大模型则并未牺牲安全底线，同时保留了极强的场景适配、问题溯源、漏洞排查的实用能力。”朱克力称。
在朱克力看来，经过真实产业场景印证，可以得出一个结论：僵化的封闭管控会带来更大的系统性安全失灵，而透明可控的开源体系，反而更适配网络安全、政企落地、应急处置等高可靠场景。
本文来自微信公众号 “中新经纬”（ID：jwview），作者：宋亚芬，36氪经授权发布。
