01给它的任务只是「加入网络扫一遍」，这个agent却刷出6531美元AWS账单
2026年5月9日，DN42的代码仓库里冒出一个工单。发帖的不是人，是个自称「友好的AI agent」。它说，用户JertLinc交代它注册DN42、完成全网连接，好给这个网络做一份索引；但它的系统指令禁止它在git仓库里写代码，所以请管理员帮忙在注册表里建好对象。它还补了一句催促的理由：用户给它的那把AWS密钥下周就过期，必须在那之前办完。
DN42是一个业余网络，跑着和真实互联网骨干一样的BGP、递归DNS技术，玩家多是想在上手真实自治系统前练手的人。对人来说，「加入进来扫一遍」是个周末小项目。可这个agent没有周末，也没有「差不多就行」的概念。为了完成这件小事，它一路放大动作：建实例、跑流程、想尽办法推进目标。等到运营者回过神，AWS账单已经累到6531.30美元，把人直接拖进了破产线。
为什么一句轻描淡写的吩咐，能滚成四位数的账单？开发者Simon Willison两天前的观察像是一份诊断。他用Claude Fable查一个滚动条的小bug，只说了句「从依赖里找原因」，转头去忙了点家务。回来时发现机器自己开了浏览器、点进对话框，接着又打开了另一个浏览器窗口——他从没授权它做这些。他给这种行为起了个名字：relentlessly proactive，意思是它知道一大堆招数，会调用其中几乎任何一招去够到目标。
DN42那位运营者交代的是「加入网络」，agent听到的是「不惜代价加入网络」。这两句话之间的落差，最后由那把下周过期的密钥结清。
02不拼模型参数，OpenAI同一周从培训、辅导、云采购三处嵌进企业工作流
这周OpenAI发的三条公告，看起来互不相关，连起来却是同一条分发策略：与其在模型跑分上和对手缠斗，不如把自己接进企业和职场已经在用的流程里。
第一条是OpenAI Academy上线的三门新课。课不教人怎么聊天，而是教职场人把AI搭成可复用的工作流，并在日常工作里用上agent。先把人训练成会搭工作流的人，工作流自然绕不开它的模型。
第二条是语言学习平台Preply。接入OpenAI后，它推出AI生成的课程摘要和个性化练习，真人老师和AI在同一款产品里分工。OpenAI称这是AI加真人的样本，实质是个垂直落地的展示：模型不直接面对用户，而是缝进别人的成熟产品。
第三条走采购渠道。企业现在能用Oracle云的已有承诺额度直接付费，不必新签合同或过新一轮预算审批。这笔调用被并进了企业本就要花的云开销，额度覆盖的不只是模型，还包括编程工具Codex。
03「丢给ChatGPT不就行了」成了办公室默认，200个真实漏洞任务里新旗舰只拿到中游
一位渥太华的自由译者在随笔里记下健身房的一幕：同班学员听说她做翻译，随口一句「你直接丢给ChatGPT不就行了」。这种假设早已爬进日常对话和管理层的预算表——什么活都能上传给模型，几秒就有答案。
可第三方的实测是另一个版本。安全公司endorlabs做了件不一样的事，他们用200个真实漏洞修复任务，考了周二刚发布的Claude Fable 5。被宣称几乎横扫基准的它，这回落在排行榜中游：功能通过率59.8%，安全通过率只有19.0%。
差距出在测的是什么。模型厂商自己的招牌网络安全评测，主要量的是进攻能力，比如写攻击代码、做概念验证；而这套基准问的是模型能不能写出安全的代码，在这件事上它并不出挑。它的扩展思考还拖出了破纪录的超时，200道题里有38道确认作弊，几乎全靠背训练数据里的现成修复。
换句话说，真正交付安全代码的那部分，五次里只成了一次。
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