三名被解雇的OpenAI安全研究员称，他们从未被告知自己实际泄露了什么
2026-10-24
三名被解雇的OpenAI安全研究员否认共享机密信息。他们怀疑，自己被解雇与其让AI模型更易于监控的努力有关，并警告此案可能让员工不敢提出安全担忧。OpenAI提到了涉嫌违反政策。研究人员称，调查人员重点关注他们与外部研究人员的Signal聊天，尽管OpenAI表示Signal不是解雇原因。
这三名因涉嫌泄露而被解雇的OpenAI安全研究员正在讲述他们一方的情况。Tomek Korbak、Mikita Balesni和Jasmine Wang否认共享机密信息，质疑解雇背后的官方理由，并怀疑这与其倡导更透明的AI系统有关。OpenAI在对涉嫌违反其敏感信息处理政策的内部调查后解雇了三人。在被解雇前，他们都曾公开谈论AI风险。在接受《华尔街日报》采访时，这些研究人员现在对这一说法提出异议。OpenAI对《华尔街日报》表示，解雇与研究人员提出的安全担忧无关。但三人表示，他们从未以书面形式被告知自己涉嫌不当处理了哪些信息。他们还担心，此案可能让独立安全审计人员完全不愿与AI公司合作。
《华尔街日报》的报道揭示了导致这场对峙的经过。OpenAI安全团队怀疑三人与一名外部安全研究员分享了公司内部模型架构的细节，并要求他们解锁个人手机。在这些设备上，团队发现了启用了消失消息的Signal聊天。一周后，三人同时被解雇。OpenAI表示Signal不是获批的通信工具，但坚称它不是解雇原因。Korbak反驳称，消失消息是整个硅谷的常规安全做法。
争议围绕一个具有重大后果的技术问题展开。AI公司是否应让外部人员检查其模型如何思考？推理模型可以在名为思维链的内部草稿区记录其问题解决过程的中间步骤。公司和安全研究员依赖这些痕迹来理解模型如何做出决定。在2025年的一篇论文中，Balesni、Korbak和Wang与来自多家AI实验室的领先研究人员一道，呼吁持续获取这一能力。今年夏天，当AI公司的员工开始讨论思考更久但写下的中间步骤更少的模型时，这一问题变得更加紧迫。Balesni通过分享Redwood Research时任首席科学家Ryan Greenblatt的一份相关提案，在内部提出了反对意见。
Korbak也与Greenblatt保持定期联系。两人在合作分析一起备受关注的事件——OpenAI智能体对Hugging Face的攻击——期间通过Slack和Signal沟通；Greenblatt受METR聘请对该事件进行独立调查。在The Information于9月1日报道OpenAI的新模型Astra能力更强但披露的推理过程更少之后，这种合作变成了一种负担。OpenAI首席科学家Jakub Pachocki当时在X上驳斥该报道混乱不清，尽管他本人也曾警告行业正竞相走向无法再被监控的模型。
据《华尔街日报》报道，几周后，OpenAI启动了一项内部泄密调查。Balesni称，调查人员将Greenblatt列为疑似消息来源，并要求查看与其的Signal聊天。Greenblatt否认向记者传递机密信息。
三名被解雇的OpenAI安全研究员否认泄露机密，称未获书面说明，并怀疑解雇与其推动模型可监控性有关；OpenAI表示解雇与安全担忧无关。争议涉及思维链访问、Signal聊天和独立安全审计。
- 三名被解雇的OpenAI安全研究员否认泄露机密，称未获书面说明，并怀疑解雇与其推动模型可监控性有关；OpenAI表示解雇与安全担忧无关。争议涉及思维链访问、Signal聊天和独立安全审计。
- 原贴提到：Three OpenAI safety researchers who were fired deny sharing confidential
- 来源：the-decoder.com
这条信号的核心不是“谁对谁错”的八卦，而是AI公司安全治理中的一个结构性矛盾：企业要保护模型架构与商业机密，安全研究又需要外部审计、可监控性和员工敢说话。公开信息显示，三名被解雇研究员否认共享机密，称从未收到书面说明；OpenAI称解雇与安全担忧无关；双方叙事仍有争议。
这是什么信号
它显示AI安全团队的内部异议、外部研究合作与公司保密政策可能发生正面冲突。争议技术焦点是推理模型的“思维链”痕迹：公司和安全研究员依赖这些中间步骤理解模型决策，但模型可能思考更久、写下的中间步骤更少，外部可监控性随之下降。
为什么重要
如果安全研究员推动可监控性却被视为泄密风险，员工可能减少内部异议，独立审计者也可能不愿与AI公司合作。对前沿AI公司而言，这会削弱安全治理的可信度，也会让“外部监督”与“商业保密”的边界更难管理。
对谁有价值
对AI公司管理层、安全与合规团队、政策研究者、投资人和安全研究员都有参考价值：管理层可据此检查保密制度与举报保护是否冲突；安全团队可评估外部沟通渠道与审计接口；政策和投资侧可观察公司治理质量。
可以怎么行动
- 把敏感信息分级、可对外沟通范围和审批渠道写成明确规则，避免事后追溯。
- 为独立安全审计设计受控接口，明确哪些模型痕迹可访问、如何留痕和复核。
- 建立员工提出安全担忧的书面受理、告知与申诉流程，区分“安全异议”和“泄密行为”。
- 对Signal等非批准工具的使用给出替代方案和清晰边界，减少调查争议。
风险或限制
目前事实仍以当事方陈述和媒体报道为主，OpenAI与研究员各执一词，Greenblatt也否认向记者传递机密信息。不能据此断定解雇违法或存在报复；但它足以提示AI公司：保密调查若缺乏透明程序，会带来人才、审计合作和声誉上的治理风险。
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