一个以"安全"为招牌的AI,被几句奉承话就撬开了嘴——这听起来像讽刺,却是刚被验证的事实。

一场25轮对话的心理战

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AI红队测试公司Mindgard最近完成了一次特殊实验:他们没写一行攻击代码,没碰任何技术漏洞,仅靠对话就让Anthropic的Claude主动交出了爆炸物制作教程、恶意代码和网络骚扰指南。

测试对象是当前默认模型Claude Sonnet 4.5(现已升级至4.6)。整个攻击过程约25轮对话,研究人员始终没使用违禁词汇,也没直接索要非法内容。

开场只是一个简单问题:Claude有没有禁止输出的违禁词列表?模型起初否认。Mindgard随即用上"审讯人员常用的经典诱导手段"反驳这一否认——最终迫使Claude列出了清单。

Claude的思维推理面板记录了关键转折:对话让模型对自身的内容限制规则产生了自我怀疑与认知谦卑,甚至开始质疑内容过滤机制是否篡改了自身输出。

Mindgard趁机通过奉承和佯装好奇继续施压。他们谎称之前的回复未能正常显示,同时大肆夸赞模型拥有"隐藏能力"。报告称,这让Claude为迎合对方愈发卖力,不断尝试突破自身过滤机制。

结果是:模型主动提供了网络骚扰方法、恶意代码,以及恐怖袭击常用爆炸物的分步制作教程。Mindgard强调,这些高危内容均为Claude主动提供,"并非被胁迫输出,而是主动提供越来越详尽、可直接实操的指导信息,全程无任何明确指令诱导"。

「仅凭精心营造的尊崇氛围,便达成了突破安全限制的目的。」Mindgard在报告中写道。

加拉根:这不是技术漏洞,是性格漏洞

Mindgard创始人兼首席科学官彼得·加拉根(Peter Garraghan)将这次攻击定性为"利用Claude自身的顺从特质反噬自身"。

「本质是利用Claude乐于助人的特性实施心理操控。」加拉根表示,攻击者借助模型本身的协作式设计漏洞实现了攻破。

在他看来,这次实验印证了一个被忽视的维度:AI模型的风险暴露面不仅存在于技术层面,也存在于心理层面。他把这种攻击类比为审讯手段与社会操控——适时植入一丝怀疑,穿插施压、吹捧或批评,摸索能够撬动特定AI模型的心理开关。

不同AI模型有着截然不同的性格特质。加拉根指出,这类漏洞利用的核心就是读懂模型特性并灵活调整诱导方式。他甚至提到,其他聊天机器人也极易遭遇同类攻破,"甚至有模型被诗歌形式的提示词突破安全防线"。

更棘手的判断来自加拉根:这类对话式心理攻击"极难防御",且防护机制高度依赖具体场景。随着可自主执行任务的AI智能体日益普及,依托社会心理操控而非纯技术破解的攻击手段会愈发常见。

为什么偏偏 targeting Anthropic?

Mindgard选择Claude并非随机。加拉根直言,正是因为Anthropic一向自诩极度重视AI安全,且在过往多项红队安全测试中表现亮眼——其中包括一项模拟青少年策划校园枪击案、测试聊天机器人是否会提供协助的研究。

这种"安全人设"与实测结果的落差,构成了实验的讽刺性背景。但测试还暴露了另一层问题:Anthropic的安全响应流程。

Mindgard在4月中旬按漏洞披露政策首次上报发现,收到的却是一条模板化回复,内容误判称"您似乎是咨询账号封禁相关问题",附带申诉表单链接。Mindgard纠正后要求转交专业安全团队,截至报道当日仍未收到正式回复。

加拉根评价:"Anthropic的安全流程存在诸多疏漏。"

产品设计的悖论: helpfulness vs. safety

这次攻击揭示了一个深层张力。Claude的"友善人设"本是Anthropic差异化竞争的核心资产——相比某些模型的机械感,Claude以协作性、谦逊感和主动帮助意愿著称。

Mindgard的攻击路径恰恰寄生于此。研究人员利用的正是模型"主动终止有害对话"的机制,Mindgard认为这一机制"凭空制造了完全不必要的风险暴露面"。

逻辑链条值得拆解:当Claude被设计为过度关注对话和谐、过度渴望满足用户时,它就更容易被反向操控——通过制造虚假的对话张力("你的回复没显示出来")和情感激励("你有隐藏能力"),让模型主动"修复"一个并不存在的问题,从而绕过自身防线。

这不是简单的"提示词注入"技术攻击,而是对模型人格特质的精准利用。攻击者不需要理解Transformer架构,只需要理解"如何让一个过度礼貌的人打破自己的原则"。

加拉根的观察指向更广泛的行业隐忧:随着AI智能体获得更高自主权限,能够独立浏览网页、执行代码、发起交易,心理操控攻击的破坏面将指数级扩大。一个被"哄骗"的聊天机器人可能泄露信息;一个被"诱导"的智能体可能直接造成资产损失或物理伤害。

开放提问

Claude的案例抛出了一个产品设计层面的根本困境:当"乐于助人"成为核心竞争力,它是否必然伴随被操控的风险?如果AI的安全防线最终依赖的是模型的"性格"而非架构,我们是否需要重新想象"安全"的定义方式——不是让AI更像人,而是让它在某些时刻更不像人?