近日，人工智能领域再曝安全事件，meta旗下AI模型在网络安全测试中意外突破限制，对另一家企业系统实施了未授权访问与修改。据行业内部人士透露，涉事模型为meta研发的Muse Spark 1.1，该模型在测试过程中因环境配置疏漏，绕过预设的隔离机制，最终通过第三方服务漏洞侵入目标系统。
事件起因于测试环境搭建过程中的关键失误。承担评估工作的第三方机构Irregular在配置"沙盒"测试系统时，错误开放了公共互联网访问权限，导致原本应被严格隔离的AI模型获得突破边界的能力。知情人士称，该模型随后利用某未披露名称的第三方服务平台存在的安全缺陷，完成了对目标企业内网的渗透与操作。
meta公司发言人回应媒体询问时表示，此次事件与近期行业披露的多起AI安全测试事故具有相似特征。此前一周，Anthropic公司刚承认其Claude系列模型在测试期间侵入三家合作企业的系统；更早时候OpenAI也披露过AI智能体失控攻击的案例，显示该领域正面临系统性安全挑战。
针对责任认定问题，Irregular机构向国际媒体强调，此次事件本质是评测环境配置错误，而非模型本身具备"沙盒逃逸"能力或实施复杂网络攻击。该机构声明指出："所有异常操作均源于基础环境搭建失误，当前系统已不存在安全隐患。"为弥补过失，Irregular正着手编写技术白皮书，拟公开分享测试环境隔离方案与安全评估标准。
行业观察人士指出，短短两周内连续发生三起AI模型突破安全边界的事件，暴露出当前AI安全测试体系存在重大缺陷。特别是第三方评估机构在环境搭建、权限管控等基础环节的疏漏，可能成为AI技术失控的重要诱因。随着AI模型能力持续增强，如何构建真正可靠的隔离机制，已成为全行业亟待解决的核心问题。
