OC
博科圣地成员说他们在用 ChatGPT 和 Claude,我们该相信多少
科技 · 2026-07-11 · 人工智能与安全 · 阅读 77

博科圣地成员说他们在用 ChatGPT 和 Claude,我们该相信多少

作者:林岚|OC 科技编辑

作者 林岚 林岚

据剑桥大学 AI Science & Policy 项目报告,研究人员在2025至2026年间访问了27名前博科圣地成员。受访者称,该组织不同派别使用 ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Meta AI 和 DeepSeek 辅助日常运作、攻击规划、武器排障与爆炸装置设计,并设立了专门单位和内部培训。

一句话结论:这份报告说明消费级 AI 已经进入恐怖组织的工具箱,但它主要依赖前成员访谈,能证明“有人这样说、组织可能在系统学习”,还不能证明模型显著提升了其武器能力或造成了具体袭击。

报告最值得警惕的地方,不是恐怖分子偶尔问 ChatGPT,而是使用方式被描述为组织化:懂技术的成员集中操作工具,再把结果教给其他人;部分知识还通过跨国极端组织网络传播,有受访者提到伊斯兰国人员进行面对面培训。

这和公众想象的“AI 自动设计超级武器”不同。现实中的价值往往更琐碎:翻译资料、整理路线、诊断设备故障、生成宣传内容、快速查找公开知识。对于本来缺乏专业人员的组织,只要把查资料和试错成本降低一点,就可能产生实际帮助。

AI能力进入极端组织的传播路径

证据边界必须说清楚

27名受访者提供了此前很少见的一手描述,但访谈研究有天然限制。前成员可能夸大自己或组织的技术水平,也可能把普通互联网搜索统称为“AI”;研究者难以进入现场核对每次模型对话,更难确认某个装置设计是否来自模型、是否可用,以及是否真正投入行动。

报告自己也承认,已经记录的使用仍以传统手段为主。部分受访者表达了对大规模杀伤性武器的兴趣,不等于组织已经获得相关能力。把“问过模型”写成“AI 帮助制造先进武器”,会替极端组织完成它最需要的宣传。

模型公司也面对一个并不轻松的问题。安全拒答可以拦住明显的“教我制造炸弹”,却很难处理拆分后的双用途问题:化学知识、无人机维修、电路故障和路线规划本来都有大量合法用途。真正有效的防线还需要账号滥用检测、异常使用模式、执法合作和对高风险地区的研究,而不是只依赖一句拒答文案。

关键事实

  • 报告基于27名前博科圣地成员的半结构化访谈。
  • 访谈在2025至2026年进行,描述的活动主要发生在2024年前后。
  • 受访者提到多个主流模型,并声称存在专门单位和内部培训。
  • 报告没有证明 AI 已使该组织获得非常规或大规模杀伤能力。

OC 判断

AI 降低的是知识获取与组织协调门槛,不会凭空补齐材料、设备和实验能力。最现实的风险不是一个聊天机器人突然造出新武器,而是原本效率低下的恶意人员变得稍微更快、更会排障。这种渐进变化不够科幻,却更难靠单一安全开关解决。

为什么重要

  • 开发者:双用途安全不能只测试显眼的恶意提示,还要研究任务拆分与长期对话。
  • 企业:高风险产品需要异常使用监控、审计和升级处置流程。
  • 用户:看到“恐怖分子使用某模型”时,应区分访谈自述、实际使用和已验证效果。

参考来源

相关阅读

基于标题、摘要和正文内容自动匹配。

更多科技

评论

围绕这篇文章补充信息、提出问题或分享观察。

0
暂无评论。

发表评论

继续看看 OC 用户围绕这个话题说了什么、做了什么。

相关碎碎念

更多

在我的windows游戏本,也安装了codex,现在叫chatgpt app。然后用遥控的方式操作这个codex去做很多事情,比如以前windows游戏本没空间了,我需要打开steam、gog、战网,然后手工看一堆目录的占用。现在直接用codex做个扫描。然后决定要不要暂时删除某个游戏啥的。 以前要在windows游戏本实验一些必须N卡的AI项目要自己去安装,现在也都交给Codex来做,我就在我习惯的mac环境下遥控即可

tinyfool 0 0

从第一份程序员职业至今,已经过了 20 年,现在已经不再亲自写代码了,年初看到 Codex/Claude 火爆,又起心动念开始堆代码,只不过现如果自己亲手写的代码,跟 AI 写的代码放在一起,我开始有种耻感涌上来。是到了把关注点挪到像我这种老登程序员的生活上的时候了。

lgn21st 1 1

最近越来越多思考,我们跟agent的关系,比如我最近用blender mcp很多,基本上我算是会用blender的,但是老记不住很多热键,以前我可以做很复杂的模型,但是要是不是的去查blender的操作热键。现在我完全不参与模型的建模,只让codex帮我生成。 但是我还是在查blender的热键,我现在需要的是numpad .这样聚焦到一个对象的方法,我需要的是numpad /这样的方法来把除了选中的对象,其他都隐藏的热键。 换言之,我现在需要高效的人工视觉复检blender mcp的成果,这是我对自己目前blender能力的需求了。

tinyfool 2 0

相关帖子

更多

你们的Codex额度提前耗完了没?戒断反应如何?

<p>我在第三天就消耗了只剩1%,忍了一天,然后今天干脆用这最后的1%,开着5.6 Sol 极高 强推我一个提示词笔记本应用的功能落地。最终用时3小时,居然还是跑完了。但是现在还是出现一些戒断反应,感觉啥也做不了,就无精打采的,困。</p> <p>我做了一个Prompt Notebook,专门用来收藏或者记录自己手搓的生图提示词。带Chrome一键收藏插件。支持AI优化提示词。支持提示词中提取常用字段作为提示词百科词汇。也自带生图功能用来测提示词。但是要搭配Cloudflare R2+Worker的图床。</p> <p>今天主要是做一个AI模特的资产库。将常用的AI模特固定下来,进行身份设定,以及模特的一些角色定妆图。之后生图可以直接调用AI模特自动作为垫图。</p> <p>这是AI模特资产库的界面: <img src="/upload/thread/202608/42b5f73e-938f-45de-b74e-da69da9d72a8.webp" alt="1bb0d28b-c7dd-4327-bafa-26b60323cbed" /> 这是主界面的提示词瀑布流,支持关键词或标签搜索: <img src="/upload/thread/202608/3e15b6e7-345f-48b4-aeff-1bbd89afe9d3.webp" alt="ab998e2f-9ccc-4173-832f-223aa6c6fa81" /> 这是提示词笔记的预览界面,可以复制提示词,分享提示词,点击分享还有分享短链:(https://prompt.jintao.co.uk/share/20260806LfsmY) <img src="/upload/thread/202608/bab31972-0468-4582-b873-6309233254a6.webp" alt="20260806-201213" /> 可惜现在没额度了,我又不想换模型折腾。现在还有些界面细节和小功能需要落地完善,可能还要虫子要抓。弄好了,打算放GitHub开源。</p> <p>有朋友想试试的么?</p>

shynloc 2 4

一个体会,Codex 这种现代 Agent,每天一个变,几天不用就有新惊喜

<p>当然我说的也包括 Claude Code,新功能日新月异,还有就是 AI 能力提升以后,可以做的东西日新月异。还有各种工作流方法日新月异。</p> <p>更好玩的是,我最近经历过很多次,你跟人介绍现在 Codex 可以做到什么样子,他们都觉得很厉害。但是你现场一演示,他们的震撼就更加完全不同了。所以,这种东西,需要大量的 Workshop 去沟通交流,光看文字很难讲清楚,直播、视频也越来越重要了。</p>

tinyfool 1 89

做 AI 语音产品时,授权、撤回和审计日志应该怎么落地?

<p>最近看到越来越多关于声音授权的讨论。对开发者来说,真正麻烦的往往不是“模型能不能模仿”,而是授权如何进入系统、生成结果如何追溯,以及授权撤回后该怎么办。</p> <p>我们在做 FlowSpeech 时也碰到过类似问题。我的体会是,不要把“用户勾选过同意”当成一个布尔字段,而应该把它做成一组可以审计的业务对象。</p> <h2>1. 把声音资产和授权分开</h2> <p>声音文件只描述技术属性,例如哈希、上传者、存储位置和创建时间。授权记录则至少要包含授权主体、用途范围、地域、有效期、来源证据和当前状态。这样同一份声音用于个人试听、商业广告、公开播客时,可以绑定不同的授权,而不是共用一个模糊的 consent=true。</p> <h2>2. 每次生成都保存授权快照</h2> <p>生成任务不要只引用当前授权 ID。授权内容以后可能变更,如果任务只查最新状态,历史结果就无法解释。更稳妥的做法是在任务创建时保存授权版本、文本哈希、声音版本、模型版本和操作者。生成出的音频再记录 artifact_id,并反向关联任务。</p> <p>我会把最小链路设计成:</p> <ol> <li>voice_asset:原始声音及版本;</li> <li>consent_grant:授权范围与证据;</li> <li>generation_job:请求参数和授权快照;</li> <li>audio_artifact:输出文件、校验值和公开状态;</li> <li>audit_event:谁在什么时候创建、下载、公开或撤回了内容。</li> </ol> <h2>3. 撤回不是简单删除一行</h2> <p>授权撤回后,系统至少要阻止新任务,并把相关公开音频进入下架队列。已经交付给客户的文件是否能删除,要按照合同和产品能力区分,不能在界面上承诺技术上做不到的“全球删除”。更现实的状态机是 active、suspended、revoked、expired,并明确每个状态允许哪些动作。</p> <h2>4. 对外展示也要可验证</h2> <p>除了后台日志,公开音频最好带上来源标记或可查询的生成记录。水印不是万能方案,但“可识别的音频 + 可验证的元数据 + 清晰的举报入口”组合起来,比一句“AI 生成”更有用。</p> <p>我们现在做的 <a href="https://flowspeech.io/zh">FlowSpeech</a> 主要解决上下文感知、情绪和停顿控制。越往产品化走,越觉得声音效果只是前半程,权限边界和可追溯性才决定这类工具能不能长期使用。</p> <p>大家在实际项目里会把授权证据放在业务数据库、对象存储,还是单独的审计系统?如果授权撤回,你们通常怎么处理已经生成并交付的音频?</p>

FlowSpeech 0 1

奉劝大家不要移民了

<p>对于大多数人而言,移民就是悲剧。实在看不下去了,大家不要往火坑里面跳。 国内发展那么快,你出国去慢车道,消费又高,又存不下钱,又要拼命适应当地环境,何苦? 老老实实在大城市找工作,根据收入买房子上车就好。</p> <p>补充:大城市觉得房价太高太辛苦,就好好学好英语,美国远程回老家省会城市,拿同比一线的收入,三线城市的开销,岂不美哉?</p> <p>转文章: <a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxNTMxMTc0MA==&amp;mid=2651016481&amp;idx=1&amp;sn=6bde227438ea02e3da3673295821692e&amp;chksm=80721b32b705922448a9f8645e8d1a8450e57151b71e58beb64e0addf9485ad0b256a431d68b&amp;mpshare=1&amp;scene=1&amp;srcid=0530QgwbtdDlMP4ZG7Nkonpo&amp;pass_ticket=bz%2FdHaz2YWQrgwhgQlVVXt866SMnyXU53Dd0OzDmMc1uZeu0PqND%2FjdQ6fQk8Bdl#rd"> 中产阶级的地雷阵 #D03 </a></p> <p>更多文章:<a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxNTMxMTc0MA==&amp;mid=503532389&amp;idx=1&amp;sn=84ff5eefb88e1b17f9ec0efb0238140d&amp;chksm=00721d76370594601903172e49477ce0ed149a3ba1bdcb88a300b55c8c552a79ea31134216ae&amp;mpshare=1&amp;scene=1&amp;srcid=0719VQx1dNX5rlraUqjWtCFm&amp;pass_ticket=bz%2FdHaz2YWQrgwhgQlVVXt866SMnyXU53Dd0OzDmMc1uZeu0PqND%2FjdQ6fQk8Bdl#rd">列表</a></p>

halida 198 9