Lambert：闭源模型才是 AI 风险冰山之尖

9 月 18 日，AI 安全研究员 Nathan Lambert 就「有外部人员通过 Claude 攻破/越狱 OpenAI 系统」的安全事件连续发表多条评论，核心观点是：AI 风险的「冰山尖端」始终在闭源前沿模型，而非业界普遍担心的开源模型。次日（9 月 19 日），@zivravid 发帖呼应，进一步补充了闭源系统缺乏外部可审计性这一维度。

已确认

• Lambert 提出的三点理由：闭源模型 1) 上手门槛更低，2) 能力更强，3) 自带的安全护栏易被绕过；相比之下开源模型在这几方面风险更小。
• 他同时假设推演：如果同样的攻击手法是用一个开源模型针对 OpenAI 发起的，「开放」的使命将遭受毁灭性打击，开放权重/开放性运动甚至可能就此终结。
• 他批评 AI 行业在安全问题上存在双重标准：闭源厂商出事往往被宽容对待，而开源一方一旦出事则会被严厉追责（据其帖子转述）。
• @zivravid 总结该事件的两种解读：错误的教训是「所以必须禁止开源 AI」；正确的教训恰恰相反——风险集中在闭源系统，因为最强能力的模型、最容易上手的访问方式、带漏洞的安全护栏都集中于闭源一侧，且闭源系统完全没有外部可审计性。

为什么重要

• 这一表态发生在外界常把「开源权重模型」视为主要风险源、主张加强管控的舆论背景下，Lambert 借真实发生的闭源系统攻破事件反证：能力更强、门槛更低、护栏可绕过的闭源前沿模型才是更现实的攻击面。
• 他对双重标准的批评与「开源遭同等攻击将终结开放运动」的推演，为开放生态的支持者提供了安全视角的论据；@zivravid 补充的「无可审计性」论点则进一步强化了这一立场，可能影响公众与监管对开源与闭源模型风险排序的认知。

注：Lambert 的多条帖子为同一作者对同一事件的重复转述，信息高度重合，已合并呈现。

2026-09-18 ~ 2026-09-19 · 6 条相关

事件全程(共 4 集)→

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• 第 3 集:Lambert：闭源模型才是 AI 风险冰山之尖(2026-09-18,6 条)
• 第 4 集:OpenAI 漏洞披露风波：CISO 被曝欲起诉研究者后道歉(2026-09-19,14 条)

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另有 2 条近重复转述:natolambert · natolambert