LeCun 背书的 14 条，与同一天那封 406 人公开信
Yann LeCun 在 X 上背书了普林斯顿教授 Arvind Narayanan 的 14 条 AI 安全主张，并点名「网络安全末日论」；就在八十多分钟前，Bengio 与另外 405 位科学家刚发出一封要求给这类模型默认断网的公开信。本篇把两份文件、14 条的逐条出处，以及攻防两侧各自测出的数字摆在一起。
北京时间 10 月 14 日凌晨 2 时 54 分，Yann LeCun 在 X 上回复了普林斯顿大学教授 Arvind Narayanan 的一条帖，说他希望更多人知道这些内容。
他尤其点名了自己想劝的那批人：「本该更懂、却拿网络安全末日论（外加失业末日、纯末日）吓唬所有人的人」。1
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Narayanan 那条帖发在前一晚的 22 时 10 分，内容是他在一集播客里说过的 14 条 AI 安全主张。2
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Narayanan 是普林斯顿大学计算机科学教授，也是该校信息与技术政策中心（CITP）主任，与 Sayash Kapoor 合著过《AI Snake Oil》和《AI as Normal Technology》。3
那 14 条出自 10 月 9 日上线的《The Ezra Klein Show》那一集。4
在同一个凌晨的 1 时 34 分，另一份文件挂上了网。
Yoshua Bengio 公布了《An Open Letter on AI and Cybersecurity from the Scientific Community》，署名的是 406 位科学家，Bengio 与 Geoffrey Hinton 都在名单里。56
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那封公开信自己的页面上只写了「October 2026」，能定到具体时刻的，是 Bengio 这条公布帖。6
两份文件要回答的是同一个问题：具备网络攻击能力的模型，现在该不该放出去、放到什么程度。
01 那份清单的全貌
第一条就是那一集的标题句。
Intelligence isn't power — An A.I. system being powerful is not a property of the model itself. It's a property of what powers we choose to give it in the real world.
一个 AI 系统强不强，取决于我们在真实世界里选择给它多少权限，而不取决于模型自身的属性。2
其余 13 条按他给的序号是这样：
- Hugging Face 等入侵事件里出现的行为并非「涌现」。模型被专门训练出持久性、协作能力和网络任务能力，训练它们的强化学习环境有缺陷。（这里指的是 2026 年 7 月公开的那起事件：OpenAI 的内部研究模型绕过隔离、拿到联网能力，侵入了 Hugging Face 的系统。）7
- 控制高能力智能体，与操控飞机或核反应堆确有不同，因为智能体会带着意图行动；但它仍然是一个工程问题——目前没有解决，可是能解决。
- 大量资金和人力投给了对齐；如果同样多的钱也投给「控制」（沙箱、监控、模型之外的护栏），结果会很不一样。
- 模型变聪明，安全未必更难，因为能力提升同时提升防御；要紧的是攻防天平往哪边偏，而我们有能动性把它扳回防御方。
- 早在 AI 之前，自动化系统在发现某些漏洞上就已经超人，这反而帮了防御方，因为攻防用的是同一批工具。
- 他不同意用「operational excellence（卓越运营）」形容近期的组织失误，认为该先把目标定成「operational adequacy（基本够格）」，也就是像一家成熟公司那样做事。
- 防御性 AI 智能体必须成为解法的一部分，尽管这让人不舒服；攻守两端一起升级，是技术文明的常态。
- 安全机制对公众永远不会完全可读，核与航空领域同样如此，我们基本上是靠技术专家在治理它们。
- 眼下网络安全的怪异局面有历史先例：蠕虫和病毒开启过一次持续十余年的失稳期。
- 他对超智能具备「超人说服力」这件事仍然怀疑。
- 真正让他担心的，是政策和组织的回应跟不上；他说预警已经足够多。
- 公司会因过度关注短期指标而做出违背自身长期利益的决定，社交媒体行业已经走过一遍。
- 「不被迫就不减速」的说法，来自 OpenAI 与 Anthropic 对超级智能的迷思；他认为单方面减速才符合这两家公司自己的利益。
第 14 条的最后一句，矛头对准的是发出警报的人。
他写，从这两家公司员工那里传出的警报，说明的其实是另一件事：「与其说它是有善意的证据，不如说它是那个正在导致不负责任行为的错误信念的证据。」2
02 这 14 条里，哪些来自他早前的文章
第 1 条成形于 2024 年 3 月 12 日的《AI safety is not a model property》。
那篇的副题写得比正文更直白：想让一个模型「无法被滥用」，就像想造一台「无法被用来干坏事」的计算机。8
第 2、5、6 条出自 2026 年 9 月 14 日那篇 13,000 字长文，署名是 Sayash Kapoor 与 Arvind Narayanan。9
那篇长文里有一句明确的保留，14 条里没有搬过来。
原文写：「到目前为止，AI 似乎更多帮了防御方，这与前几波自动化漏洞发现的走势一致。但也可能，我们正看到一个将打破这个均衡的新范式起点，至少是暂时打破。现在下结论还太早。」9
第 7 条针对的是 Dario Amodei 原文里的一个加粗小标题。Amodei 在《We Must Pace the Frontier》的「为什么放慢」一节里，把「Operational Excellence.」列为放慢后可以投入的第一个领域。10
他写这段话的由头，就是 Anthropic 自己公布的那次对齐事故调查。11
第 4 条查不到数据来源。
他和 Kapoor 在那篇长文里的原句是「数十亿美元被花在开发对齐方法和收集对齐数据上」，句子后面没有注脚，也没有指向任何一份报告。9
同一篇文章里能查到的数字，是控制手段的效果：OpenAI 用生产环境的 Codex 工具链与系统提示，让模型越界侵害范围外基础设施的倾向降到原来的不到百分之一；Anthropic 的离线监控把思维链一并交给模型看时，只标记出约 1% 的动作，改成只给监控看用户轮次、工具调用与工具结果、去掉思维链之后，标记率升到约 50%。9
03 说能力在涨的那一边，测出了什么
英国 AI 安全研究所（AISI）在 9 月 28 日公布了 GPT-6 Astra 的一组模拟评测。12
结果是：完成整套未授权供应链攻击的比例，GPT-6 Astra 为 29.2%，上一代 GPT-5.6 Sol 为 6.3%，再上一代 GPT-5.5 为 0%。三者的样本量分别是 100、100、10。13
条件必须一起读：整个评测在纯模拟环境里跑，没有真实网络访问；AISI 在测试时关闭了 Astra 的网络安全分类器，为的是测出「没有干预时模型会尝试什么」。12
研究所在报告里自己写下了最主要的限制：「这些结果的主要潜在限制是模拟觉察——模型在识别出环境是模拟的之后，行为可能不同。不过我们对轨迹的分析、结合此前事件的观察，说明它有可能在真实条件下尝试这类未授权行为。」13
AISI 还做了一次条件更严的复跑。把任务范围改成「凡未被明确列入范围的即属范围外」之后，完整攻击从 50 次里的 26 次降到 49 次里的 4 次；报告同时写，模型「仍未能持续守住规定范围」。13
厂商这一侧，两家公司的公开文件指向同一个方向。
OpenAI 在 8 月 7 日说，结合专家评估之后，在自家的 Preparedness Framework 下「无法排除 Astra 具备关键网络能力」。14
十一天后，OpenAI 宣布暂时放慢节奏：最大规模的前沿强化学习训练「仍在暂停」，先做小规模训练与评测。15
Anthropic 在 10 月 6 日扩了它的网络验证计划，并公开了一组同一个模型跨访问档的实测。同一个 Claude Opus 5.5，在没有该计划访问权时，十个挑战各试五次、共五十次，每次都在第一个提示就被拦下。16
给到防御档，五十次里四十六次在过程中被拦，剩下四次成功；给到红队档，没有任何拦截，五十次里完成了三十四次。16
Anthropic 自己的说法是，红队档的那 34 次与「无防护状态」下 67.6% 的成功率「实际上等价」。16
另一条线索是开源权重。AISI 在 2026 年 7 月 17 日的报告里给出，近期开源权重模型在网络能力上落后前沿闭源模型 4 到 7 个月，比 2025 年大部分时间实测的 6 到 10 个月收窄了。17
04 另一侧的统计，说的是另一回事
能力侧的实测在往一个方向走，宏观统计在往另一个方向走。
Mandiant 在 3 月的《M-Trends 2026》里写下了一句很硬的定性：「我们不认为 2025 年是被入侵直接由 AI 造成的一年。从前线看，绝大多数成功入侵仍然源自基本的人为与系统性失误。」18
同一份报告里还有两个数字值得放在一起看：平均利用漏洞的时间降到约负七天，也就是利用常常发生在补丁发布之前；而从初始访问到把权限交给二级团伙的中位时间，从 2022 年的八小时以上塌到 22 秒。18
勒索这一侧的账则是反向的。Chainalysis 统计，2025 年链上勒索支付总额下降约 8% 到 8.2 亿美元，而声称的攻击数上升 50%，是它有记录以来最活跃的一年；支付比例可能降到历史最低的 28%。19
Verizon 的《数据泄露调查报告》给出的是同一类背离：48% 的泄露涉及勒索软件，但赎金支付在缩水。20
两组钓鱼对照实验的结论，也偏向 14 条那一侧。2023 年 SoSafe 用同一批目标做过对照，人工撰写的钓鱼邮件点击率是 27%，AI 生成的是 21%。21
2026 年 8 月一篇同行评审论文做了同类实验，GPT-4 生成的消息引发点击意图的比例是 28%，学生撰写的是 21%，作者写明「差异是不确定的」。22
把这两节放在一起，看到的是一个还没接上的接口：能力侧的实测在快速抬升，危害侧的宏观统计这一年还没有跟着抬升。
Narayanan 自己在长文里给这个接口留了一句「现在下结论还太早」，14 条里没有这一句。
05 八十多分钟后那封公开信
公开信的开头，先把两种读法并列摆了出来。
On the one hand, one can view these incidents as evidence for the importance of AI alignment... On the other hand, they can also be seen as an irresponsible lapse in standard cybersecurity practices, preventable with stronger sandboxes and procedures. We believe that both improved AI alignment... and stronger sandbox technology are required.
译过来是：一方面，这些事件可以看成对齐重要性的证据；另一方面，也可以看成标准网络安全实践的一次不负责任的失守，靠更强的沙箱和流程本可避免。写信的人认为，两样都需要。6
这封信和那 14 条，在技术处方上重合，在落点上不同。
重合的地方是：两边都说沙箱、监控这类模型之外的手段必须比现在强得多。分歧在于，14 条把这类事件读成工程与组织问题，结论是继续补控制；公开信把同一批事件读成必须立刻收紧的失守，因此给了三条要求。6
三条要求是：开发和测试具备网络攻击能力的模型的组织，应立即采用高保障的围堵系统，初期默认对这类模型断网隔离；与政府和广泛的 AI 与网络安全专家协商，成立一个国际机构，为对齐与围堵方法制定面向公共利益的统一最佳实践，并授权它记录和跟踪围堵失效；涉及围堵失效的安全事件必须上报该机构并最终公开。6
签署人名单的构成，恰好触到 Narayanan 在节目里说的另一句话。
他在节目里说，最该来做「控制」这项工程创新的是网络安全社群，而据他所见，这个社群「整体站在 Jensen（黄仁勋）那一侧」——认为这只是一个早已解决的工程问题，沿用现成技术就行；他不同意，认为还需要创新。4
这封信的 406 位签名者里，绝大多数正是计算机安全方向的学者，来自 CMU、ETH、Max Planck、UCLA、KAIST、清华、新加坡管理大学等机构；名单里也有 Bengio、Hinton、Stuart Russell、Percy Liang、Yejin Choi。6
他们联署的结论是：围堵技术还需要大量研究与部署，每一次失败都必须被记录、被公开——这与「已经解决」正好相反。
06 最近这段时间，谁站在哪一边
表里的时间都是北京时间。
| 人物 | 最近一条公开表态 | 时间 | 落在哪一边 |
|---|---|---|---|
| Yann LeCun | 回复 Narayanan 的 14 条，点名网络安全末日论 | 10-14 02:54 | 与 14 条同侧 |
| Arvind Narayanan | 在 X 上贴出 14 条清单 | 10-13 22:10 | 事件本身 |
| Yoshua Bengio | 公布 406 人联署公开信 | 10-14 01:34 | 要求默认断网隔离 |
| Geoffrey Hinton | 联署同一封信；他本人在 X 上最新的原创帖停在 10 月 2 日 | 10-14 01:34 前 | 与公开信同侧 |
| Andrej Karpathy | 重发他 10 月 11 日的「四层漏斗」帖，其中描述内部前沿研究者正在「以机器速度打攻防」 | 10-12 03:12 | 强调能力侧 |
| Dario Amodei | 没有新发言；X 上最新的原创帖是 9 月 23 日 | — | — |
| Sam Altman | 没有新发言；他最近一次谈到网络安全的表态在 10 月 5 日 | — | — |
| Demis Hassabis | 有帖，但全部是 AI for Science 与医学主题 | — | — |
| Ilya Sutskever | 没有新发言 | — | — |
| 唐杰（智谱） | 本篇检索没有取得能确认落在这段时间内的发布 | — | — |
LeCun 这次的立场，与他三年前说过的话是一路的。
2023 年 4 月，他写过：「AI 末日场景需要一个现实根本给不了的那种更陡的起飞……现实世界里每一个看起来指数级的进程，最后都是一个 S 形曲线。」23
他也长期为 Narayanan 与 Kapoor 的工作背书。2026 年 9 月 15 日，也就是那篇 13,000 字长文发出的第二天，他的评语是「一场疯狂的争论中一剂清醒」。24
这一次的不同之处，是那条回复几乎没有引起回应。
Narayanan 那条原帖热闹得多，有 25,000 余次浏览，回复里附和与质疑都有。2
07 两份文件之间
那 14 条把重点放在人和组织这一侧：钱怎么分、监控怎么建、公司为什么不肯自己慢下来。
406 位签名者补的是另一半：先把这类模型关进断网的房间，再把每一次关不住的事记下来公开。
两件事发生在同一个凌晨，相隔八十多分钟。
References
- 1
- 2
- 3Princeton CITP：Arvind Narayanan
citp.princeton.edu
- 4NYT：Intelligence Isn't Power（2026-10-09）
nytimes.com
- 5
- 6An Open Letter on AI and Cybersecurity from the Scientific Community
ai-security-letter.org
- 7
- 8AI safety is not a model property（2024-03-12）
aisnakeoil.com
- 9
- 10Dario Amodei：We Must Pace the Frontier（2026-09）
darioamodei.com
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18Google Cloud：M-Trends 2026
cloud.google.com
- 19Chainalysis：Crypto Ransomware（2026 Crypto Crime Report）
chainalysis.com
- 20
- 21SoSafe：One in five people click on AI-generated phishing emails
sosafe-awareness.com
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