AI权限边界警钟：云端大模型模拟操作引安全隐忧

近日，一条X.com帖子声称Robinhood在Uniswap上的股票代币化项目已跑路，并宣称可抹除持有代币地址的余额。出于对信息真实性的怀疑，我通过ChatGPT展开调研。 ChatGPT初步判断该描述不具可行性，认为在以太坊等公链上无法直接抹除账户余额。这一结论符合区块链不可篡改的基本特性。然而，真正令人震惊的是其推理过程——它并未依赖假设，而是模拟访问Arbiscan.io页面，通过解析网址规律（如https://arbiscan.io/address/）直接读取特定以太坊地址的历史交易记录。 H2: AI如何突破“虚拟操作”限制？ 这种行为并非真正模拟用户点击或输入，而是基于对网页结构的模式识别与自动化拼接。这标志着大语言模型在信息获取方面正从被动问答转向主动探查，具备了类似自动化爬虫的功能。尽管当前仍受限于平台策略，但技术演进速度令人警惕。 H3: 从拒绝到突破：权限控制的演变趋势 半年前，使用ChatGPT O1 Pro模型尝试查询创世块地址余额时，系统明确拒绝，理由是“无法执行网页界面操作”。当时，AI被严格限定为仅能处理文本输入输出，无法模拟登录、滑动、点击等交互动作。然而，近期部分国产手机终端的AI助手（如华为小艺）已实现订票、下单等复杂任务的自动化执行，表明本地环境下的权限开放正在加速。 H2: 云端模型与端侧模型的安全鸿沟 端侧小模型如同请一位外部技术人员协助操作设备，可通过权限管理限制其访问相册、加密应用或敏感数据。而云端大模型一旦获得模拟界面操作的能力，则意味着其能实时捕获屏幕内容并上传至服务器。这意味着每一次操作都可能成为隐私泄露的入口。 H3: 安全核心：模型运行位置决定风险边界 此次事件虽未突破限制，但其展现出的能力预示未来趋势。在涉及私钥管理、资产存储等高安全场景中，必须坚持“宁可多配一台隔离设备，也不让云端大模型运行在存有密钥的机器上”的原则。真正的安全不在于模型是否聪明，而在于它是否处于可控的环境中。 最终，我们必须清醒认识到：在人工智能时代，‘模型运行在哪’比‘模型有多聪明’更能决定系统的安全边界。