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rakyll：模型进化太快，确定性防御难守
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AI 综述
2026 年 10 月 15 日，AGI Hunt 报道，知名工程师 rakyll 提出：任何确定性系统——例如固定规则、校验、过滤器——只要模型能以足够快的速度进行「爬山式」优化搜索，就可能被模型生成或绕过。他表示，这一判断在数年前首次被考虑，此后一直被反复验证为真。据此，静态、确定性的 AI 安全防护手段，在快速进化的模型面前难以长期有效。报道未给出具体案例、时间表或替代方案，仅陈述该判断及其被反复验证的说法。
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最新进展10月15日 02:23
rakyll 重申：模型进化速度下，确定性安全防护难以长期有效。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- AGI Huntrakyll：模型进化太快，任何确定性防御都难守住
知名工程师 rakyll 提出，任何确定性系统（如固定规则、校验、过滤器）只要模型能足够快地「爬山式」优化搜索，就可能被模型生成或绕过。他表示这一判断数年前首次考虑，此后一直被反复验证为真。静态、确定性的 AI 安全防护手段在快速进化的模型面前难以长期有效。
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