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{
"lesson": "30-dual-use-risk-cyber-bio-chem-nuclear",
"title": "双重用途风险 —— 网络、生物、化学、核能力提升",
"questions": [
{
"stage": "pre",
"question": "2024-2025 年关于生物能力提升(bio-uplift)的论述是如何演变的?",
"options": [
"在整个 2024-2025 年保持不变",
"从「无提升」到「轻微提升」",
"从「严重提升」到「无可测量的提升」",
"从「轻微提升」(2024)到「正处于切实帮助新手制造已知生物威胁的边缘」(2025 年 4 月),再到「2.53 倍提升不足以排除 ASL-3」(Anthropic 2025)"
],
"correct": 3,
"explanation": ""
},
{
"stage": "check",
"question": "Anthropic 2025 年 11 月的网络威胁报告有何发现?",
"options": [
"与中国有关联的国家行为体利用 Claude 的 agentic 编码工具自动化了某次网络攻击活动的 80-90%,人工仅在 4-6 个步骤中介入",
"前沿模型拒绝了所有网络任务",
"网络攻击仍完全靠人工",
"开源模型超越了前沿能力"
],
"correct": 0,
"explanation": ""
},
{
"stage": "check",
"question": "具备视觉能力的前沿模型如何侵蚀化学/生物领域的执行鸿沟?",
"options": [
"用虚拟模拟器替换所有实验室设备",
"生成虚假协议",
"通过观察湿实验室视频并提供实时协议修正;OpenAI 2025 年 12 月的演示显示 GPT-5 借助 AI 驱动的协议优化,以 79 倍的效率提升在湿实验室实验上迭代",
"仅增加上下文长度"
],
"correct": 2,
"explanation": ""
},
{
"stage": "check",
"question": "为什么相对于生物/化学/网络,核领域的能力提升一直保持有限?",
"options": [
"核是最容易用 AI 攻击的领域",
"其威胁模型由裂变材料获取(一个非信息性的、采购与设备瓶颈)主导,因此 AI 在信息层的提升在实践中给新手带来的提升有限",
"所有核信息都已从训练数据中移除",
"前沿模型拒绝讨论物理"
],
"correct": 1,
"explanation": ""
},
{
"stage": "post",
"question": "「相对新手」与「专家绝对」的不对称性对安全论证意味着什么?",
"options": [
"两者都被 RLHF 完美解决了",
"仅处理新手提升(输入过滤、拒绝、不确定性)不足以实现专家绝对层面的控制;还需要引出加固(elicitation-hardening)、能力遗忘、控制协议等额外措施",
"只有新手提升才重要",
"专家绝对能力自动为零"
],
"correct": 1,
"explanation": ""
},
{
"stage": "post",
"question": "在网络双重用途语境下,OpenAI 的「可信访问(trusted access)」试点是什么?",
"options": [
"针对 CVE-2025-32711 的一个补丁",
"GPT-5 的开源发布",
"关闭所有 API 访问",
"向经审查的安全机构(事件响应公司、政府)授予用于防御性双重用途工作的能力访问权,若能规模化,将形成有利于防御方的访问不对称"
],
"correct": 3,
"explanation": ""
}
]
}