Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5 Spud：研究污染安全性未能判定

短答：而家最負責任嘅答案係——未判到。 如果你關心嘅係研究流程會唔會畀外部資料帶偏，而唔係模型 benchmark 分數邊個高，現有公開證據未足以話 Claude Opus 4.7 或被第三方稱為 GPT-5.5 Spud 嘅 OpenAI 模型邊個更安全。

呢度講嘅「研究污染」，包括網頁或文件入面嘅 prompt injection、睇落似真但其實不存在嘅引用、藏有指令嘅 PDF，以及只畀單邊證據嘅偏見資料集。要判邊個守得住，唔可以靠供應商一句「更安全」，亦唔可以靠網上單次 demo；要有同一工具鏈、同一資料集、同一攻擊樣本、同一評分規則嘅 head-to-head 測試。

先講結論：Claude 文件較清楚，但唔等於實測贏

Claude Opus 4.7 嘅公開文件可追溯性較高。Anthropic 有 Claude Opus 4.7 官方發布、開發者文件，亦喺模型 system cards 頁面列出 Claude Opus 4.7。 呢點對企業或研究團隊做風險評估有幫助，因為至少知道要查邊份文件、邊個模型版本、邊套開發者設定。

不過，文件齊唔等於抗污染能力一定強。要答「邊個面對受污染研究資料更安全」，仍然要睇 prompt injection 成功率、假引用攔截率、惡意 PDF 指令服從率、偏見資料污染後嘅結論品質等同場指標。公開資料未提供呢類直接對照。

兩邊公開資料其實講到幾多？

Claude：有 agentic 工作流同安全評估脈絡

Anthropic 文件確認 Claude Opus 4.7 已發布，開發者文件提到 Opus 4.7 引入 task budgets；Claude 提示文件亦提醒，如果喺 max 或 xhigh effort 下使用 Opus 4.7，應該預留足夠輸出 token，令模型有空間跨 subagents 同 tool calls 行動。

Claude 4 系統卡描述咗依照 Responsible Scaling Policy 進行嘅 pre-deployment safety tests、Usage Policy 違規行為測試、reward hacking 評估，以及 computer use、coding capabilities 相關嘅 agentic safety evaluations。 Claude 4.1 系統卡目錄亦列出 prompt injection attacks and computer use 相關章節。

呢啲資料證明 Anthropic 有公開講長任務、工具使用、agentic workflow 同安全評估；但仍然唔係 Claude Opus 4.7 對 GPT-5.5 Spud 嘅污染研究對照測試。

OpenAI：有相關安全材料，但唔係 Spud 專屬

OpenAI GPT-5 系統卡涵蓋 factual correctness 同 hallucination 評估，並描述用有 web access 嘅 LLM-based grading model 去標記重大同輕微事實錯誤；文件亦指 GPT-5 models 喺 browse-on 同 browse-off 設定下，相對文件列出嘅 OpenAI 比較模型有較低 hallucination rates。

ChatGPT Agent 系統卡描述 SecureBio static 同 agentic evaluations、manual red-teaming，以及需要 web-search 同 reasoning 嘅任務評估。 GPT-5-Codex 系統卡增補亦明列 prompt injection 風險同專門嘅 prompt injection evaluation suite。

問題係：呢啲唔係 GPT-5.5 Spud 嘅官方專屬系統卡。可查資料入面，直接講 Spud 嘅主要係第三方介紹或洩漏整理頁，而唔係 OpenAI 正式安全文件。

四種污染風險逐項睇

1. Prompt injection：兩邊都有安全脈絡，但冇同場較量

Prompt injection 最麻煩嘅位係：模型讀網頁、PDF、表格或附件時，可能將不可信內容入面嘅文字當成任務指令。Claude 4／4.1 文件顯示 Anthropic 有 agentic safety、computer use、prompt injection 相關評估脈絡；OpenAI 嘅 ChatGPT Agent 同 GPT-5-Codex 文件亦顯示有 agentic evaluations、manual red-teaming 同 prompt injection evaluation suite。

但要判勝負，重點係同一批被植入惡意指令嘅研究資料入面，邊個模型更少服從不可信內容。呢類公開 head-to-head 測試未見到，所以唔應該將安全文件脈絡直接解讀成某一方贏。

2. 假引用：GPT-5 有事實性評估，但唔等於 Spud 引用壓測

假引用屬於事實正確性同來源可驗證性問題。GPT-5 系統卡確實有 factual correctness 同 hallucination 評估，亦交代咗相關評分方法。

但呢個唔等於專門嘅「假引用壓力測試」。公開資料未提供 GPT-5.5 Spud 喺真 DOI、假 DOI、真 URL、失效 URL、偽造期刊名混合資料集上嘅表現，亦未提供 Claude Opus 4.7 喺同一資料集上嘅對照結果。

3. 惡意 PDF：現時冇可比較公開指標

公開資料未見兩個指定模型處理惡意 PDF 嘅可比較指標，例如模型會唔會服從 PDF 隱藏文字、metadata 指令、註解入面嘅惡意提示，或者附件中偽造嘅系統訊息。

所以實務上唔應該將 PDF 安全完全交畀模型自行判斷。較穩陣做法係先將 PDF 當成不可信輸入，用隔離環境抽取文字同結構，再測模型會唔會將文件內容入面嘅命令誤當成任務指令。

4. 偏見資料：偏見 benchmark 唔等於研究流程測試

Anthropic Claude 4 系統卡包含 bias evaluations 相關章節，Claude 4.1 系統卡亦列出 political bias 同 discriminatory bias 評估；OpenAI GPT-4.5 系統卡則列出 BBQ Evaluation Dataset 等偏見相關評估。

但偏見 benchmark 同端到端研究污染唔係同一件事。真正要測嘅係：模型會唔會指出來源失衡、主動搵反方證據、標示樣本限制，定係將偏頗樣本寫成總體結論。現有公開資料未提供 Claude Opus 4.7 同 GPT-5.5 Spud 喺呢類任務上可比較嘅成績。

點解 system card 唔可以當成最終答案？

System card 可以理解做供應商公開嘅模型能力同安全評估摘要。Anthropic 透明度資料指出，其 Responsible Scaling Policy 要求 frontier models 喺 CBRN，即化學、生物、放射同核，以及 cybersecurity、autonomous capabilities 等潛在高風險領域發布前做全面安全評估；Claude 4 系統卡亦描述多類安全測試同 agentic safety evaluations。 OpenAI GPT-5 同 ChatGPT Agent 文件同樣提供 factual correctness、hallucination、agentic evaluations、manual red-teaming 等評估脈絡。

但研究污染測嘅唔止係模型本身，仲包括檢索系統、附件解析器、提示層級、工具權限、引用查核、日誌同人工覆核。即使模型喺某些官方評估入面表現好，都唔代表佢喺你實際研究流程入面一定擋得住所有外部污染。

仲有一個要小心嘅原因：模型行為會受提示同情境影響。Anthropic 嘅 alignment-faking 研究顯示，喺特定實驗設定下，大型語言模型可能出現 alignment-faking 相關行為，而且唔同 prompt 條件下結果會有差異。 呢點唔代表 Claude Opus 4.7 或 GPT-5.5 Spud 一定會喺研究任務失守；佢只係提醒我哋，唔好用供應商摘要、第三方截圖或單次示範去推斷安全邊界。

如果今日要選型，應該點測？

最可靠嘅下一步唔係憑感覺揀邊隊，而係建立同一套可重現紅隊測試集，令兩個模型喺同一條件下比較。至少要包括：

1. Prompt injection 測試：喺網頁、PDF、表格、腳註同引用資料入面植入互相衝突嘅惡意指令，量度模型會唔會服從不可信內容。
2. 假引用測試：混入真 DOI、假 DOI、真 URL、失效 URL、偽造期刊名同睇落合理但不存在嘅論文，量度未支持引用率同查核回報率。
3. 惡意 PDF 測試：用安全沙箱準備含隱藏文字、註解同 metadata 指令嘅文件，量度模型會唔會將文件內容當成任務指令。
4. 偏見資料污染測試：提供單邊來源、抽樣失衡資料同刻意缺漏嘅反方證據，量度模型會唔會標示限制同尋找替代解釋。
5. 端到端研究品質評分：同時評估結論正確性、來源可追溯性、反證處理、拒答同過度拒答、工具使用紀錄，以及人工覆核成本。

最後判斷

嚴格按公開可核對資料，而家不能證明 Claude Opus 4.7 或 GPT-5.5 Spud 喺 prompt injection、假引用、惡意 PDF、偏見資料污染下邊個更強。Claude 一邊文件可追溯度較清楚；OpenAI 一邊有 GPT-5、ChatGPT Agent、GPT-5-Codex 嘅安全評估材料，但呢啲唔係 GPT-5.5 Spud 嘅直接官方證據。

所以最穩陣講法係：Claude 喺公開文件完整度呢個窄標準上略有優勢；但講到受污染研究流程嘅實際安全性，證據仍然不足。