Sam Altman於2026年10月29日接受Stripe共同創辦人John Collison主持的《Cheeky Pint》訪問，話題由AI協助科研，延伸到軟件保安，以及如何限制能力強大的AI。整場對談的一條主線是：AI愈能處理艱深技術問題，亦愈可能幫人發現程式中被忽略的漏洞；不過，發現問題之後，仍要核實、修補並妥善部署。1520

「Hold My Beer」：模型接連挑戰研究難題

有報道指，OpenAI研究員曾把多個學科的難題交給一個內部模型處理，並在一個名為「Model Name-Hold My Beer」的頻道分享。報道形容，模型接連解答不同問題；但頻道名稱不應被當成已確認的正式模型名稱。5

社交媒體上流傳的訪問片段亦有人形容，Altman對成果感到興奮，同時比自己預期更難過，彷彿有某個時代正要結束。不過，這段情緒描述來自轉載片段的社交媒體帳戶，現有報道未有提供可獨立核實的完整逐字稿。27

播客相關報道估算，OpenAI進行Navier–Stokes方程實驗所用的運算成本約為1,000萬美元。2這是報道引述的估算，並非對運算用量的獨立審計，亦不等於有人已獨立驗證所稱的證明。現有資料也不足以證實使用Agent團隊後，成本具體節省了多少。2

Agent團隊與安全：有研究方向，不代表自然更安全

一份索引逐字稿顯示，Altman較喜歡稱之為「Agent團隊」，而非「Agent群集」；他認為，多個Agent組隊可能呈現值得研究的規模定律和對齊特性。17這是他提出的研究方向，並不能證明Agent團隊必然更容易對齊，或一定更安全。

另有報道指，Altman寧願社會中有一萬億個略勝人類的AI，也不希望只有一個能力遠超其他系統的超級AI。相關報道所述的理由是，多個行動者或可帶來較強的韌性，避免社會過度依賴單一智能系統。21

談到限制AI，報道引述Altman指，面對遠比操作者聰明的模型，沙盒（sandbox）只能「在某個程度上」發揮作用。他亦稱自我複製數據中心「已在可望實現的範圍內」，並表示OpenAI會讓機械人技術用於興建數據中心。這些是他對未來的看法，並非證明自我複製設施已經存在。3

PHP2Shell：AI協助找漏洞只是安全工作的起點

訪問談到AI與軟件保安，PHP2Shell正好提供一個實例。這個名稱指兩個PHP漏洞：CVE-2026-109618及CVE-2026-109619，兩者的CVSS評分均為9.2，並可在毋須登入的情況下，讓攻擊者遠端執行程式碼。2932

Calif的資料稱，漏洞發現工作有Calif、OpenAI及Wiz參與。IBM則報道，研究員曾使用包括OpenAI GPT-5.6 Sol在內的AI系統協助識別漏洞，並指漏洞公開後出現攻擊嘗試。3144美國網絡安全及基礎設施安全局（CISA）表示，兩個漏洞於10月26日列入其「已知遭利用漏洞」（KEV）目錄，並呼籲機構盡快修補。29

訪問報道亦總結Altman的較廣泛警告：如果有系統地用AI檢查現有程式碼，可能會發現比許多人預期更嚴重的漏洞。20PHP2Shell提醒大家，找出漏洞只是安全流程的一部分：機構仍要確認哪些系統受影響、評估相關報告，並把修補程式部署到實際運作的系統。對PHP使用者而言，CISA的指引是盡快更新修補。29

這場訪問能說明甚麼，又未能證明甚麼？

現有訪問報道支持的討論範圍，包括AI科研能力、Agent團隊、網絡安全，以及沙盒在限制高能力模型方面的局限。但資料未能證實Agent團隊具體節省了多少成本，亦未有獨立核實Navier–Stokes實驗的結果；網上流傳的其他AI事故及軟件採用說法，也不應一概當作已證實事實。217

對軟件團隊來說，較實際的提醒是：AI協助發現漏洞，應促使團隊加強維護，而不是取代維護。漏洞報告需要核實，修補工作要有人負責，更新亦要真正送達正在使用的系統。PHP2Shell的嚴重程度，以及CISA的修補呼籲，正好說明即使漏洞有AI協助發現，後續工作仍不可少。2932

Sam Altman於2026年10月29日接受Stripe共同創辦人John Collison主持的《Cheeky Pint》訪問，話題由AI協助科研，延伸到軟件保安，以及如何限制能力強大的AI。整場對談的一條主線是：AI愈能處理艱深技術問題，亦愈可能幫人發現程式中被忽略的漏洞；不過，發現問題之後，仍要核實、修補並妥善部署。1520

「Hold My Beer」：模型接連挑戰研究難題

有報道指，OpenAI研究員曾把多個學科的難題交給一個內部模型處理，並在一個名為「Model Name-Hold My Beer」的頻道分享。報道形容，模型接連解答不同問題；但頻道名稱不應被當成已確認的正式模型名稱。5

社交媒體上流傳的訪問片段亦有人形容，Altman對成果感到興奮，同時比自己預期更難過，彷彿有某個時代正要結束。不過，這段情緒描述來自轉載片段的社交媒體帳戶，現有報道未有提供可獨立核實的完整逐字稿。27

播客相關報道估算，OpenAI進行Navier–Stokes方程實驗所用的運算成本約為1,000萬美元。2這是報道引述的估算，並非對運算用量的獨立審計，亦不等於有人已獨立驗證所稱的證明。現有資料也不足以證實使用Agent團隊後，成本具體節省了多少。2

Agent團隊與安全：有研究方向，不代表自然更安全

一份索引逐字稿顯示，Altman較喜歡稱之為「Agent團隊」，而非「Agent群集」；他認為，多個Agent組隊可能呈現值得研究的規模定律和對齊特性。17這是他提出的研究方向，並不能證明Agent團隊必然更容易對齊，或一定更安全。

另有報道指，Altman寧願社會中有一萬億個略勝人類的AI，也不希望只有一個能力遠超其他系統的超級AI。相關報道所述的理由是，多個行動者或可帶來較強的韌性，避免社會過度依賴單一智能系統。21

談到限制AI，報道引述Altman指，面對遠比操作者聰明的模型，沙盒（sandbox）只能「在某個程度上」發揮作用。他亦稱自我複製數據中心「已在可望實現的範圍內」，並表示OpenAI會讓機械人技術用於興建數據中心。這些是他對未來的看法，並非證明自我複製設施已經存在。3

PHP2Shell：AI協助找漏洞只是安全工作的起點

訪問談到AI與軟件保安，PHP2Shell正好提供一個實例。這個名稱指兩個PHP漏洞：CVE-2026-109618及CVE-2026-109619，兩者的CVSS評分均為9.2，並可在毋須登入的情況下，讓攻擊者遠端執行程式碼。2932

Calif的資料稱，漏洞發現工作有Calif、OpenAI及Wiz參與。IBM則報道，研究員曾使用包括OpenAI GPT-5.6 Sol在內的AI系統協助識別漏洞，並指漏洞公開後出現攻擊嘗試。3144美國網絡安全及基礎設施安全局（CISA）表示，兩個漏洞於10月26日列入其「已知遭利用漏洞」（KEV）目錄，並呼籲機構盡快修補。29

訪問報道亦總結Altman的較廣泛警告：如果有系統地用AI檢查現有程式碼，可能會發現比許多人預期更嚴重的漏洞。20PHP2Shell提醒大家，找出漏洞只是安全流程的一部分：機構仍要確認哪些系統受影響、評估相關報告，並把修補程式部署到實際運作的系統。對PHP使用者而言，CISA的指引是盡快更新修補。29

這場訪問能說明甚麼，又未能證明甚麼？

現有訪問報道支持的討論範圍，包括AI科研能力、Agent團隊、網絡安全，以及沙盒在限制高能力模型方面的局限。但資料未能證實Agent團隊具體節省了多少成本，亦未有獨立核實Navier–Stokes實驗的結果；網上流傳的其他AI事故及軟件採用說法，也不應一概當作已證實事實。217

對軟件團隊來說，較實際的提醒是：AI協助發現漏洞，應促使團隊加強維護，而不是取代維護。漏洞報告需要核實，修補工作要有人負責，更新亦要真正送達正在使用的系統。PHP2Shell的嚴重程度，以及CISA的修補呼籲，正好說明即使漏洞有AI協助發現，後續工作仍不可少。2932