币圈界报道：

科技巨头启动人工智能灾难应急推演，强化系统性风险防范

多家领先人工智能机构正在内部组织高规格的模拟演练，旨在评估由先进模型引发或加剧的重大技术危机。这些演习重点覆盖针对银行体系、互联网基础设施及关键公用网络的潜在网络攻击情景，虽尚未出现同等规模的真实事件，但其准备工作已进入实质阶段。

多维度危机场景预演，聚焦系统瘫痪与社会冲击

演练涵盖多种高影响情境，包括扰乱支付系统的网络入侵、大规模互联网服务中断、电力与供水网络遭破坏，以及可下载模型被滥用的风险。此外，还包括对具备高度自主性的实验性系统的失控可能，及其引发的迅速政治反应。参与者需在模拟中判断如何控制事态、及时上报政府，并响应紧急系统停用请求。

防御能力提升反催生进攻风险担忧

随着模型在漏洞探测、自主编程与多步骤任务执行方面取得突破，相关技术的双面性愈发显著。OpenAI将名为Astra的高级模型列为“关键”级别，因其具备在受保护环境中发现未知缺陷并设计利用路径的能力。该评级并非指实际攻击已发生，而是表明其潜在威胁已跨越安全阈值，促使公司推迟部分开发环节以加强防护。

此类技术既可用于主动防御，亦能降低攻击门槛。业内匿名人士预测，重大事件可能在未来六至十二个月内出现，但该判断尚未获官方证实。

同步构建国会应对预案，规避政策误判风险

企业在演练中特别关注事故发生后最初的数小时应对策略。目标是在责任尚未完全厘清前，向立法机构提供链上数据、模型行为分析与遏制方案，避免因舆论压力导致仓促出台全面禁令或强制暂停特定模型。

为此，企业已建立文件库、联络人清单与升级流程。同时强调，不应将第三方非法使用模型的行为自动归责于开发者，或等同于系统控制失效。这一立场反映其在危机管理中试图影响规则制定的双重角色，但也带来独立调查与公众监督的必要性。

行业协作机制仍以自愿为基础，缺乏统一标准

前沿模型论坛（Frontier Model Forum）成员包括Anthropic、亚马逊、谷歌DeepMind、Meta、微软和OpenAI，自2025年起签署一项非约束性协议，推动危机前信息共享、事故报告机制及事后响应协作。

当前机制分为三类：预防性情报交换、事故定义与报告框架、以及恢复运营的协调行动。各公司采用不同内部政策——如Anthropic的“负责任扩展政策”与OpenAI的综合风险准备框架——涵盖网络、生物、化学、操纵与失控风险。

尽管这些措施可触发延迟发布或增强防护，但整体仍属自愿性质，且执行标准存在差异。演习本身并不预示特定灾难即将发生，而是反映出实验室已视重大危机为足够可信的现实挑战，需提前布局技术、政治与传播层面的应对能力。