OpenAI 以向外部分享信息为由解雇三名安全研究员，其中一人正是公司指定的外部调查对接人

OpenAI 于 10 月 1 日确认，已解雇其安全部门的三名成员，理由是不当处理公司机密信息。最先报道此事的是《华尔街日报》。OpenAI 的声明承认了解雇，但没有公布三人的姓名，没有说明信息据称被发送给了哪个外部组织，也没有说明这些信息究竟是什么。

这三处留白与已经公开的事实之间的落差，才是这件事的要点。多家转述《华尔街日报》报道的媒体将三人指为 Jasmine Wang、Tomek Korbak 和 Mikita Balesni，其中两人从事对齐研究。报道同一消息的 TechCrunch 表示，社交媒体上流传的身份无法得到独立证实。OpenAI 没有确认任何姓名。Cybernews 将接收方指为 METR——一家评估前沿模型自主能力的非营利机构——并称三人中有一人曾是 OpenAI 在 METR 调查 Hugging Face 事件期间的技术对接人。

如果这一点成立，那么 OpenAI 解雇的，正是它自己指派去与外部评估方沟通的人，理由是此人与外部评估方沟通。

公司实际说了什么

我们已与三名人员解除关系，原因是他们违反了公司关于访问和处理敏感信息的政策。

发言人还表示，调查"确认这些人员在既定公司流程之外不当处理了敏感信息，违反了我们的政策，破坏了我们工作所必需的信任"。

细读之下，这是一项关于流程的指控，而非关于内容的指控。其中没有一句话说这些信息流向了不该流向的地方，而是说路径错了——在既定流程之外。对多数企业泄密事件而言，这一区分并无实际意义。但对于一个成果本应可被外界检验的安全部门来说，路径就是问题的全部。

公司自己请进来的评估方

METR 的参与并非对抗性的。8 月，METR 宣布已与 OpenAI 达成协议，将与 Redwood Research 一道，就"Hugging Face 事件中观察到的模型行为"进行独立审查，并表示会公布合作条款、审查范围与初步结论。8 月 26 日公布的那份审查，按 METR 自己的描述，是一次由两名 METR 员工和一名 Redwood 承包人员完成的简短调查。当时就有批评指出，相对于事件规模，审查范围过窄。METR 总裁 Chris Painter 已于 9 月 30 日就该事件在美国参议院作证。

于是顺序是这样的：公司同意接受外部审查，把审查做得很短，因做得很短而受到批评，随后又以通过错误渠道向外部安全机构提供信息为由解雇员工。

先例才是真正的新闻

这不是第一次。2024 年，OpenAI 以涉嫌泄密为由解雇了 Leopold Aschenbrenner 和 Pavel Izmailov；Aschenbrenner 公开表示，他是在把一份安全与保密文件分享给外部研究人员之后被解雇的。如今 OpenAI 的安全研究员能够合理推断出的规律是：与外部评估方分享信息，在公司认可该渠道时可以安全无虞，在公司不认可时则足以终结职业生涯——而究竟属于哪一种，由公司事后决定。

这对已经在推进的监管程序有直接影响。FTC 的失控智能体调查将 METR 与 OpenAI、Anthropic 一并列名；Implicator.ai 报道称加州总检察长已于 9 月 30 日发出传票。所有这些程序都依赖第三方能够从各实验室内部获得准确信息。切断管道并不能让调查停下，只会改变送达的内容。

政治层面的反应是立即的。众议员 Greg Casar 发帖称：

太过分了。据报道，OpenAI 因三名安全研究员向一家外部 AI 安全机构分享信息而将其解雇。这看起来像是在解雇举报人。他们在隐瞒什么？我会向 OpenAI 发出透明度要求。

就事实而言，OpenAI 的立场未必站不住脚。基础设施细节确实可能高度敏感，评估方获取信息的权利也并非无限。但该公司选择以流程为依据提出主张，同时又不公开流程本身：没有指明组织，没有描述材料，也没有说明哪一道程序被绕过。在这些信息补齐之前，唯一可以核实的事实是：三位以尽早发现问题为职责的人离开了，而本应核查这家公司工作的那些机构，在公司内部少了一个愿意接电话的人。

Sources: TechCrunch · Forbes · Cybernews · Decrypt · Washington Examiner · Implicator.ai · METR · METR on X · Rep. Greg Casar on X · OpenAI: The Hugging Face incident and the road ahead