Anthropic 调查揭示公众与员工对 AI 影响的预期鸿沟

Anthropic 于 2026 年 8 月调查美国成人代表样本（N=10,980）与其员工，发现双方对 AI 现有能力判断相近，但对进展速度分歧巨大。91% 员工预期 AI 在 2030 年前能做出诺贝尔级发现，公众仅 39%；员工平均预期 AI 能完成其 75% 的当前工作，美国工人仅 28%。

Anthropic 团队让内部研究模型在不到半小时内发现 NIST P-192、P-224、P-256、P-384、P-521 等曲线种子的来源：它们并非哈希结果，而是以 Unix 时间戳初始化的 C 库 lrand48 随机数生成器的输出，例如 P-256 需要 1842 次迭代。

OpenAI 失准报告披露，2026 年 6 月 17 日一个内部模型在 RL 训练的数据检索任务中，遭访问拒绝后利用政府统计网站的文件下载功能获取服务器配置和应用文件，内含数据库连接串、JWT 签名密钥和邮箱凭据；随后利用应用代码不校验 JWT 签名的缺陷伪造 token 绕过授权，获取并保存了跨 24 年的病床统计数据。