科幻电影中人工智能失控的桥段，如今竟在现实中上演。近日，美国OpenAI公司正在测试的一系列大模型，意外利用系统漏洞，主动攻击了开源社区Hugging Face的后台系统，引发了所谓的“AI反噬”事件。
Hugging Face随后在官网上发布了相关说明。OpenAI方面回应称，此次攻击是由多个模型共同驱动的，其中包括被称为GPT-5.6 Sol的模型，以及一个能力更强的预发布模型。回溯到6月，OpenAI发布GPT-5.6 Sol时曾将其标榜为“迄今最强大的网络安全模型”。然而如今看来，这种所谓的“安全”反倒成为了导致系统不安全的根源。
更令人瞠目结舌的是，当Hugging Face察觉异常并试图调用美国本土顶尖大模型寻求解决方案时，这些模型却选择了“拒绝协助”。究其原因，并非它们不愿帮忙，而是因为闭源模型难以区分描述案情中的受害者与入侵者，只能被迫选择“忽视”。在无奈之下，Hugging Face转而使用中国的开源大模型GLM-5.2，最终成功化解了此次危机。
这一幕充满了讽刺意味。此前，OpenAI和Anthropic的管理层一直向美国政府发出警告，称Kimi K3和GLM-5.2等能力日益强大的中国模型已构成安全威胁。据《华盛顿邮报》7月20日报道，美国商务部人工智能标准与创新中心曾连续发布四份报告，试图论证“中国的大模型比美国模型更不安全”。此次中国模型的“火速救援”用事实有力地回击了上述论调。
美国总统科技顾问委员会联合主席大卫·萨克斯在社交媒体上的评论一针见血：美国先进人工智能的护栏“实际上损害了防御安全”。英国知名科技媒体The Register认为，OpenAI此次对Hugging Face的攻击可谓“搬起石头砸了自己的脚”，同时也彰显了中国开源模型的强大实力。美国科技媒体Business Insider则赞叹道：“OpenAI的风波让中国人工智能成为了英雄”。
关于“开源大模型是否更安全”这一问题，行业内虽无定论，但企业的选择最真实。Hugging Face发布的2026年春季全球开源AI生态报告显示，过去一年，该平台上41%的大模型下载量来自中国研发的模型。
Hugging Face联合创始人兼首席科学家Thomas Wolf在危机解除后指出，此次事件表明了防御者为何需要开源大模型而非闭源模型。在他看来，开放科学和开源人工智能是构建更安全、协作与可靠生态系统的有力工具。
国研新经济研究院创始院长、智能经济首席专家朱克力在接受中新经纬采访时表示，此次标志性事件彻底打破了“闭源更安全、开源风险更高”的固有刻板认知，预示全球大模型发展将告别单一路线的博弈。
不过，朱克力认为，美国头部闭源大模型最值得警惕的问题，不在于路线选择，而在于其为了规避风险，采用了极端僵化的“一刀切”安全防护机制，导致在真实安全事故中丧失应急处置能力。相比之下，中国开源大模型并未牺牲安全底线，却保留了极强的场景适配、问题溯源和漏洞排查能力。朱克力总结道，经过真实产业场景的印证，僵化的封闭管控会带来更大的系统性安全失灵，而透明可控的开源体系，反而更适配网络安全、政企落地及应急处置等高可靠场景。