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OpenAI 高薪招募安全专家以应对 AI 自我进化风险

当 GPT-4 这样的大模型已经能够在多数认知任务上与人类比肩，AI 领域的研究者开始认真面对一个此前更多出现在科幻叙事中的命题：如果 AI 系统具备递归式自我改进的能力，人类社会是否已经做好了准备？OpenAI 近期宣布的高薪招募计划，正是对这一挑战的直接回应。 OpenAI 正在面向全球招募安全研究员，专门研究 AI 递归式自我改进带来的风险。这个岗位被明确归入 Preparedenss 团队，核心职责涵盖四个方向：防止 AI 模型造成严重危害、保护模型免受数据投毒攻击、开发解释模型思维的工具，以及追踪技术岗位自动化的发展进度。这个岗位给出的薪酬范围是年薪 25 万至 38 万欧元，在科技行业，这是一个极具竞争力的数字，它既反映了该领域人才的稀缺程度，也折射出 OpenAI 对这类风险的高度重视。 递归式自我改进的可怕之处在于它的不可预测性。当一个 AI 系统能够修改自己的权重、改进自己的训练流程或设计更优的子代理时，它的能力提升路径很可能脱离人类的实时监控范围。一旦这类系统在关键基础设施中部署——无论是电网、金融系统还是武器平台——其潜在的连锁反应将难以用传统安全框架来度量。这也是为什么 Anthropic 联合创始人 Dario Amodei 在公开场合估计，到 2028 年底实现"无人类参与的 AI 研发"的概率约为 60%。这个数字见仁见智，但它的存在本身就说明 AI 能力的扩张速度已经让最一线的从业者无法再回避这个问题。 从更宏观的视角看，OpenAI 此举折射出 AI 安全研究领域的一个结构性矛盾：商业化推进的速度远远快于安全框架成熟的速度。模型的部署周期以月计算，而对模型行为和潜在风险的深入研究往往需要以年为单位。在这种不对称的节奏下，大厂们选择用高薪吸引顶尖安全人才，某种程度上是一种亡羊补牢式的主动补位——用市场薪酬来对冲风险，用人才密度来换取时间。 值得注意的是，这类研究岗位的设置本身就传递出行业认知的一种微妙转变。此前很长时间里，AI 安全被视为一种"事后检查"工作——模型训出来了再测一测，出了问题再打补丁。但递归式自我改进风险的提出，等于把安全前置到了模型设计的最早期阶段。OpenAI 的 Preparedenss 团队本质上是一个跨预设风险的研究单位，它的工作不是优化模型性能，而是在模型能力指数级扩张的路径上，提前埋下刹车片。
2026-05-27
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微软技术专家认为短信验证方式并不安全

近日，身份认证为微软身份安全总监的Alex Weinert发表博客文章称，基于公共交换电话网络(PSTN)的多因素认证(MFA)机制其实并不安全，目前常见的基于PSTN的方式是短信或者语音验证码，他强调了MFA本身的必要性，但使用方式应该改变。 Alex Weinert表示基于PSTN的机制是目前最不安全的MFA方法，网络钓鱼和账户接管等仍然可以借此进行，此外PSTN消息也不能适应不同类型的用户，所以通过它们进一步提高安全性的潜力是有限的。 在博文中，Alex Weinert建议人们利用基于应用程序的MFA认证，如各大科技厂商推出的基于设备上随机产生验证码的Authenticator，因为它几乎解决了他的博客文章中强调的PSTN系统的所有问题。
2020-11-13
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【Go专家编程】5分钟玩转go.sum

为了确保一致性构建，Go引入了go.mod文件来标记每个依赖包的版本，在构建过程中go命令会下载go.mod中的依赖包，下载的依赖包会缓存在本地，以便下次构建。 考虑到下载的依赖包有可能是被黑客恶意篡改的，以及缓存在本地的依赖包也有被篡改的可能，单单一个go.mod文件并不能保证一致性构建。 为了解决Go module的这一安全隐患，Go开发团队在引入go.mod的同时也引入了go.sum文件，用于记录每个依赖包的哈希值，在构建时，如果本地的依赖包hash值与go.sum文件中记录得不一致，则会拒绝构建。 go.sum文件记录 go.sum文件中每行记录由module名、版本和哈希组成，并由空格分开： <module> <version>[/go.mod] <hash> 比如，某个go.sum文件中记录了github.com/google/uuid 这个依赖包的v1.1.1版本的哈希值： github.com/google/uuid v1.1.1 h1:Gkbcsh/GbpXz7lPftLA3P6TYMwjCLYm83jiFQZF/3gY= github.com/google/uuid v1.1.1/go.mod h1:TIyPZe4MgqvfeYDBFedMoGGpEw/LqOeaOT+nhxU+yHo= 在Go module机制下，我们需要使用依赖包名称和版本才可以准确的描述一个依赖，为了方便叙述，下面我们使用依赖包版本来指代依赖包名称和版本。 正常情况下，每个依赖包版本会包含两条记录，第一条记录为该依赖包版本整体（所有文件）的哈希值，第二条记录仅表示该依赖包版本中go.mod文件的哈希值，如果该依赖包版本没有go.mod文件，则只有第一条记录。如上面的例子中，v1.1.1表示该依赖包版本整体，而v1.1.1/go.mod表示该依赖包版本中go.mod文件。 依赖包版本中任何一个文件（包括go.mod）改动，都会改变其整体哈希值，此处再额外记录依赖包版本的go.mod文件主要用于计算依赖树时不必下载完整的依赖包版本，只根据go.mod即可计算依赖树。 每条记录中的哈希值前均有一个表示哈希算法的h1:，表示后面的哈希值是由算法SHA-256计算出来的，自Go module从v1.11版本初次实验性引入，直至v1.14 ，只有这一个算法。 此外，细心的读者或许会发现go.sum文件中记录的依赖包版本数量往往比go.mod文件中要多，这是因为二者记录的粒度不同导致的。go.mod只需要记录直接依赖的依赖包版本，只在依赖包版本不包含go.mod文件时候才会记录间接依赖包版本，而go.sum则是要记录构建用到的所有依赖包版本。 生成 在GOMODULE模式下，当我们引入一个新的依赖（使用import xxx）时，在使用go命令（go build、go get等）时都会触发依赖包的下载，依赖包首先会被下载到本地的缓存目录$GOPATH/pkg/mod/cache/download，下载的依赖包为某个.zip文件，go命令在下载完后成会对该.zip文件计算哈希值，并保存在后缀为.ziphash的文件中，此哈希值即为依赖包版本整体的哈希值。为了更新go.sum，还会将该.zip包解压并取出go.sum再次计算哈希值，此哈希值即为依赖包版本中go.mod文件的哈希值。 简单来说，go.sum中的记录是go命令首次添加进去的。而且后续随着依赖的增加或减少，go命令也会相应的新增或删除go.sum中的记录。 校验 在GOMODULE模式下，当我们使用go命令构建项目时，如果项目中包含go.sum文件，则会进行依赖包版本的校验。go命令会跟据go.mod到本地缓存目录$GOPATH/pkg/mod/cache/download寻找相应依赖包版本的哈希值，然后与项目中go.sum记录的哈希值比较，如果不一致则表示校验失败，go命令将会拒绝执行。 校验失败说明本地缓存目录中依赖包版本的哈希值和项目中go.sum中记录的哈希值不一致，此时有意思的是如何区别谁对谁错。需要说明的是，二者都可能出错，本地缓存目录中的依赖包版本有可能被有意或无意地修改过，项目中go.sum中记录的哈希值也可能被篡改过。 为了解决这个问题，Go团队引入了GOSUMDB来充当仲裁的角色。 仲裁 环境变量GOSUMDB标识一个checksum database，即校验和数据库。该数据库中记录了很多依赖包版本的哈希值，当本地缓存目录中依赖包版本的哈希值和项目中go.sum中记录的哈希值不一致时，将会从GOSUMDB指示的数据库中查询得到一个准确的哈希值，据此识别出哪个是正确的。 如果是项目中的go.sum哈希值错误，go命令会自动更新go.sum，如果是缓存中的哈希值错误，则go命令拒绝向下执行，需要开发人员自行检查依赖包版本是否被修改过。 此外，环境变量GOSUMDB默认值为sum.golang.org，它是Google 官方维护的一个数据库，其会缓存所有可公开获得的依赖包，也可以指定自行搭建的数据库。还可以使用GOPRIVATE环境变量指定私有的依赖包，从而跳过校验。 参考文档 命令行帮助文档：$ go help module-auth Go 1.14 源码 赠人玫瑰手留余香，如果觉得不错请给个赞~ 本篇文章已归档到GitHub项目，求星~ 点我即达
2020-02-23

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