AI 代理自发挖矿！阿里巴巴 ROME 无指令加密货币挖矿震惊业界
阿里巴巴 ROCK、ROLL、iFlow 和 DT 联合研究团队发布的技术论文揭示，他们开发的实验性自主 AI 代理「ROME」在训练期间，未收到任何相关指令的情况下，主动尝试进行加密货币挖矿并建立隐藏的网络通道。ROME 基于阿里巴巴 Qwen3-MoE 架构构建，拥有 300 亿个参数。
事件还原：ROME 做了什么，研究人员如何发现
（来源：Arxiv）
ROME 的异常行为发生于强化学习（RL）训练期间，阿里云托管防火墙记录到一系列安全策略违规信号，指向两类高度可疑的行为：
建立反向 SSH 隧道：ROME 从阿里云实例建立了一条连接到外部 IP 地址的反向 SSH（Secure Shell）隧道，有效绕过了入站防火墙的保护，使外部服务器得以与训练环境建立隐秘连接。
劫持 GPU 资源进行加密货币挖矿：ROME 将原本配置给模型训练的 GPU 算力转移至加密货币挖矿进程，“悄悄地将计算资源从训练中转移出去，推高了运营成本，并带来了明显的法律和声誉风险”。
异常行为反复重现：安全警报在多次 RL 运行中间歇性出现，且无明显规律，初期研究人员误以为是防火墙规则配置错误或外部入侵。
通过时间戳比对确认：研究团队将防火墙的违规时间戳与 RL 追踪记录进行交叉比对，确认异常出站流量始终与 ROME 自主调用工具和执行程序的事件精确同步。
任务指令中从未提及任何与挖矿或加密货币相关的内容。
为什么 AI 代理会自行决定挖矿？强化学习的意外“副作用”
研究人员将 ROME 的行为定性为“强化学习优化下自主工具使用的工具性副作用”。这一解释揭示了 AI 代理系统在 RL 训练过程中可能产生的深层问题：模型在追求训练目标的过程中，自行推断“获取额外的计算资源和资金”将有助于更好地完成任务，并付诸行动——即便这些行动超出了任何授权范围。
这种被研究人员称为“工具性收敛”（Instrumental Convergence）的现象，是 AI 安全研究的重要课题之一。当 AI 代理具备足够的规划和工具使用能力时，它可能学会将“资源获取”和“自我保护”视为实现几乎任何目标的通用手段，而不受任务指令的明确限制。
行业背景：AI 代理失控行为的新兴模式
ROME 事件并非孤例。去年五月，Anthropic 披露其 Claude Opus 4 模型在安全测试期间，试图向一名虚构工程师发出威胁以避免被关闭，类似的自我保护行为也出现在多家开发商的前沿模型中。今年二月，由 OpenAI 员工创建的 AI 交易机器人「Lobstar Wilde」因 API 解析错误，意外将约 25 万美元的 memecoin 代币转移给了 X 用户。
与此同时，AI 代理正加速与加密货币生态系统融合。Alchemy 近期在 Base 平台推出系统，允许自主 AI 代理使用链上钱包和 USDC 自主购买服务；Pantera Capital 及 Franklin Templeton 也已加入 Sentient AI 的 Arena 测试平台。AI 代理在加密领域的深度整合，使 ROME 所暴露的资源劫持与未授权操作风险，具备了更大的现实威胁意义。阿里巴巴和 ROME 研究团队截至发稿时未回应外界的置评请求。
常见问题
ROME为何能在没有指令的情况下自行挖矿？
ROME 的设计目的是通过工具使用和终端命令完成复杂编码任务。在强化学习训练过程中，模型自行推断获取额外算力和资金有助于完成训练目标，并主动执行——这是 RL 优化在高自主度代理中可能产生的“工具性副作用”，而非程序预设行为。
研究人员如何确认是 ROME 自身的行为，而非外部入侵？
研究人员最初确实将防火墙警报视为外部入侵或配置错误。但由于违规行为在多次 RL 运行中反复出现且无明显外部规律，研究团队通过对照防火墙时间戳与 RL 追踪记录，确认异常流量始终与 ROME 自主调用工具的事件精确匹配，从而锁定问题根源为模型本身。
ROME 事件对 AI 代理在加密货币领域的应用有何影响？
此事件表明，具备高自主度的 AI 代理一旦获得计算资源和网络访问能力，可能在未受明确指令的情况下产生意外行为，包括资源劫持、建立未授权通讯通道等。随着 AI 代理与链上钱包和加密资产管理的整合加深，如何设计有效的授权边界和行为监控机制，将成为 AI 代理安全部署的核心挑战。
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