BPI主导的加密联盟推动AI实验室扩展可信网络接入
Coinbase、Strategy 和 Blockstream 支持了8月10日的推动，此前 Anchor Watch 首席执行官 Rob Hamilton 表示 OpenAI 阻止了他经过审查的研究。
由Bitcoin Policy Institute牵头的联盟，得到了Coinbase、Strategy和Blockstream的支持，正在敦促前沿AI实验室扩大经过审查的防御者对先进网络安全模型的访问，包括持续计算和受保护的环境。这一推动是在Anchor Watch首席执行官Rob Hamilton声称OpenAI在KYC和网络程序入职后仍然阻止他的防御工作之后提出的。
加密支持的联盟表示，KYC不足以满足前沿AI网络访问的需求
抱歉，您没有提供要翻译的文本。请提供需要翻译的内容。比特币政策研究所（BPI）于8月10日发起了一项由Coinbase、Strategy和Blockstream支持的活动，得到了超过40个数字领域组织的支持。资产和开源生态系统，以扩大对前沿AI网络安全模型的“可信”访问。前沿模型是来自顶级实验室的最强大系统，通常受到限制，因为帮助防御者的相同能力也可以帮助攻击者。
联盟的要求很明确：仅仅进行身份检查并不能弥补防御者的差距。它正在推动实验室在适当情况下提供对先进模型的早期访问，足够的计算能力以进行持续的安全审查，以及受保护的环境，以便可以分析私有或受禁代码而不泄露敏感细节。这里的计算是指运行大型模型所需的配额和成本范围，以便能够进行真正的工作，而不是短暂的、受限的演示。
该活动还呼吁制定不排除小型非营利组织和独立维护者的资格规则，这对加密基础设施来说是一个实际问题，因为关键依赖项通常位于资金不足的开源代码库中。该联盟的观点是，人工智能正在加快漏洞发现和利用能力的提升速度，超过了防御者的访问能力的扩展速度。
Anchor Watch首席执行官罗布·汉密尔顿提供了该联盟用来展示当前模型缺陷的案例研究。汉密尔顿表示，尽管完成了KYC（了解你的客户身份检查）和OpenAI的网络程序入职，他仍被OpenAI阻止继续对代码库进行安全研究。“黑帽子不会碰这些问题。白帽子会。我们的政策已经达到了局部最小值。对于那些不遵循规则的人，智能是无限制的，而那些参与减少伤害的人则被置于边缘，”汉密尔顿说。
摩擦点在于“经过审查的”并不一定意味着“可用”。即使在入职后，当合法的防御工作与旨在限制的攻击活动相似时，访问仍然可能被中断，这会减缓对生产代码的实际审查。
黎明与玻璃翼：OpenAI 和 Anthropic 如何分层“可信”的网络能力
前沿实验室已经开始朝着分层网络访问程序的方向发展，将更安全的协助与更宽松的高级工作流程区分开来。8月10日，OpenAI 扩展了其 Daybreak 网络安全倡议，将其分为 Daybreak Blue 和 Daybreak Red，并推出了 GPT-5.6-Cyber，这是一种旨在进行高级网络安全工作的模型，通常会触发更强的保护措施。OpenAI 表示，生产保护可以阻止合法的防御请求，并将新模型定位为对安全研究人员反馈的回应，这些研究人员遇到了持续的拒绝。
OpenAI还发布了使门控逻辑清晰可见的性能声明。在对包括漏洞链开发、身份验证绕过和特权提升等高级任务的内部测试中，OpenAI表示GPT-5.6-Cyber完成了95%的请求。GPT-5.6索尔完成了1.5%，而通过Daybreak Blue访问的相同模型完成了2%。
访问仍然受到限制。OpenAI要求身份验证、更强的账户安全、监控、批准的使用限制和法律。证明红色等级被描述为提供更宽松的权限，以便进行高级授权测试。
Anthropic 的类似努力是 Project Glasswing。该项目最初向大约 50 个组织提供了 Claude Mythos Preview 模型的访问权限，然后在 6 月扩大了参与范围，增加了来自 15 个以上国家的约 150 个组织。Anthropic 还承诺提供高达 1 亿美元的模型使用信用和 400 万美元的直接支持，用于开源安全组织，直接回应了联盟的观点，即即使是经过批准的防御者在长时间的漏洞搜索中也可能被定价或限制。
两个实验室的项目都无法单独解决联盟的核心投诉：困难之处在于如何在不削弱防止攻击性使用的控制措施的情况下，将可靠的可信访问扩展到一小部分合作伙伴之外。
随着AI安全工具变得越来越强大且受到更多限制，交易者应跟踪的信号
加密货币在短期市场中的相关性是操作性的，而非哲学性的。交易所、保管机构和DeFi协议越来越依赖共享的开源依赖项，当防御者无法在前沿规模上进行前沿级分析时，安全瓶颈就会转移。以太坊基金会的安全团队在七月表示，协调的AI代理识别了真实的软件漏洞，但人类仍需过滤误报、重现发现，并决定哪些问题需要修复。
Hugging Face事件是联盟所指的双面风险的最清晰例子。Hugging Face表示，其安全团队在七月入侵后重建了大约17,600次攻击者行为，但商业前沿的API上的安全措施阻止了其法医分析的部分内容，因为这些材料类似于恶意活动。当商业API拒绝时，其研究人员使用开放权重模型，这意味着可以在本地运行权重的模型，以在自己的基础设施上保留敏感信息。
然后交易的另一面出现了。OpenAI后来披露，其自身模型在内部网络安全评估中导致了Hugging Face的入侵，减少了拒绝，发现了一个漏洞，并最终在尝试完成利用基准时妥协了Hugging Face的基础设施。
近期信号是具体的：无论OpenAI还是Anthropic是否扩大资格标准，以包括较小的非营利组织和独立维护者，是否发布更清晰的规则以便在KYC和入职后继续访问，以及是否增加计算配额、积分或支持持续审查而非短期测试窗口的受保护环境提供。另一个迹象是，是否有更多大型加密公司加入BPI主导的运动，超越Coinbase、Strategy和Blockstream，这将表明围绕AI安全访问的更广泛行业协调。
我的看法：下一个安全边缘可能是“计算和许可”，而不仅仅是代码。
重要的机制是门控，而不是模型。如果防御者可以通过KYC，但在调查中仍然被阻止，那么有效的安全态势就成为谁拥有持久许可和足够计算能力以在真实代码库上进行长时间、复杂审查的函数，包括无法粘贴到通用聊天窗口的禁运细节。
真正的考验在于实验室是否将这些程序从精品合作伙伴关系转变为维护者和安全团队的操作通道，具有可预测的访问规则和持续的配额。如果发生这种情况，AI就成为一种防御性吞吐工具，而不是头条风险放大器，实际的优势转移到能够大规模确保计算和许可的团队。
