406 名研究者联署，呼吁具备网络攻击能力的 AI 模型默认物理隔离

一则2026年10月13日发布的X帖文称，406名研究者联署公开信，主张具备网络攻击能力的AI模型在互联网访问安全标准形成前默认物理隔离；这一主张的关注价值在于，它把模型能力治理从内容审查延伸到运行环境和网络权限。

• 帖文列举Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Stuart Russell和Ron Rivest等签署者，并提出由政府、AI专家和安全专家共同制定隔离标准。
• 相关倡议的核心不是永久断网，而是先限制高风险模型与外部网络的直接连接，再建立可审计的例外机制。
• Center for AI Safety在其“Statement on AI Extinction Risk”页面中也将恶意使用、组织安全和失控风险列为治理议题，但该材料并不能独立证明本次联署的签名人数或具体文本。
• 物理隔离会增加模型更新、外部数据访问和安全研究的运营成本，因此其可行性取决于任务是否允许离线运行及隔离边界能否被验证。
• 影响/看点：若该倡议获得监管或采购规则采纳，可能提高高风险模型部署的审计和基础设施成本；其政策影响取决于签署名单真实性、隔离标准的可操作性，以及机构能否证明网络隔离确实降低了攻击面。
• 资料依据:
• X：Rohan Paul（2026-10-13）：关于406名研究者联署公开信的帖子 https://x.com/rohanpaul_ai/status/2110109140467212559
• Center for AI Safety（2023-05-22）：Statement on AI Extinction Risk https://safe.ai/work/statement-on-ai-extinction-risk

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