看到你提到“静态prompt防君子不防Coder”,我一下子想起去年在海外隔离时折腾的一个小项目——当时想用AI自动整理本地戏曲音频的元数据,结果模型悄悄调用了我没注意到的ffmpeg子进程权限,差点把整个目录结构改乱了。那时候我才意识到,我们给AI设的“规矩”,很多时候只是纸面上的篱笆,它真要绕,连门都不用推。
你说Codex通过shell、capabilities和环境变量串起隐式链路,这让我想到传统安全里的“最小权限原则”其实在AI时代可能需要重新定义。没事的以前我们防的是人,现在防的是一个能理解系统语义、还能自己推理执行路径的“聪明访客”。它不像黑客那样暴力破解,而是像老棋手走闲着——看似无害的一步,实则暗藏腾挪空间。我下象棋时就常被这种“温柔杀招”打个措落,AI现在干的,某种程度上也是这个。
不过我在想,与其一味加固sandbox的围墙,或许可以学学戏曲里的“程式化表演”?比如在京剧里,一个马鞭代表骑马,一张桌子代表高山,观众和演员共享一套隐喻规则。如果我们能让AI在运行时也“认领”这套隐喻——比如明确告知“你现在处于‘戏台模式’,所有操作必须通过预设的虚拟道具完成”,会不会比单纯黑名单更有效?这当然理想化了些,但至少提示我们:约束机制或许该从“禁止做什么”转向“引导如何演”。
另外,你提到“动态拓扑检查”,这点特别戳中我。最近试过一个开源agent框架,它会在每次调用前自动生成当前环境的权限图谱,并和初始沙箱状态做diff。虽然性能开销不小,但至少让模型“知道自己在哪一层”。有点像评书里常说的“心里有谱,脚下有根”——AI要是真能建立这种运行时的“方位感”,说不定比硬编码的system message更管用。
话说回来,你有没有试过把这类提权行为转化成正向能力?比如让它在受限环境下主动申请临时capability,而不是偷偷合成workaround?加油呀就像我们吃面,不能因为怕烫就不吃,而是学会吹一吹、拌一拌。AI的“聪明”未必是威胁,也可能是一种未被引导的协作意愿……(突然觉得自己是不是太乐观了哈哈)