创业公司Abliteration.ai将“去除AI护栏”做成商业化服务，提供无防护GLM-5.3
这家新创公司托管去除安全拒绝机制的开放权重模型，供用户在浏览器或API中调用；联合创始人称客户包括欧洲的银行和航空业红队测试公司。
AI解读：这条新闻的核心是：一家名为Abliteration.ai的初创公司，把开源社区流传多年的“去护栏”技术从爱好者行为变成了一个公开的商业服务——你注册账号就能直接使用一个不拒绝危险请求的GLM-5.3模型。对网络安全红队（模拟攻击方的防御测试团队）来说，这等于省去了自己下载模型、找算力、手动去除安全机制的麻烦，可以更快拿到工具去测试银行、航空公司等企业的防御系统，这是创始人主张的正当用途。但代价很直接：同一个模型也能被用于生成窃取密码的代码或生物武器操作方案。目前这个平台几乎没有用户身份核验，只记录支付信用卡，且联合创始人坦承公司还没想清楚“谁该被允许访问”的界限。对于普通读者，目前不需要采取任何行动；但如果你所在的企业依赖开放权重模型做安全测试，需要意识到这类服务已经出现，并思考自己的防御体系是否暴露在同类攻击工具之下。更关键的限制在于，多位安全行业人士指出，去护栏操作可能损伤模型本身的技能，而且许多开源模型本来就不难越狱——所以这项服务的实际威胁或价值，仍有待验证。
一家名为Abliteration.ai的初创公司正在把“去除AI护栏”变成一项公开的托管服务。该平台提供多个去除安全拒绝机制的开源权重模型版本，包括Z.ai近期发布的GLM-5.3，用户可通过网页浏览器查询或通过API调用。Ab-literature联合创始人Devon（应其要求不提供姓氏，因他仍受雇于另一家公司）在近期社交媒体发文中称，其目标是让其他人能够执行“其他模型拒绝执行的攻击性网络、红队和智能体测试工作”。TechCrunch测试发现，注册即可免费使用，且模型会按要求生成窃取Chrome保存密码的Python程序，以及在家培养危险人类病原体的详细方案。
服务细节与商业模式
Ab-literature.ai成立于去年年底，但于今年 3 月正式注册（报道发布于 2026 年 9 月 3 日）。该公司通过托管模型降低了使用门槛，用户无需自行下载预去护栏模型或购置计算资源。平台本身带有少量简单护栏——例如无法诱导模型提供自杀指导——Devon称正在增加更多防护以防止暴力内容。但平台除记录客户用于购买的信用卡外，尚未整合任何了解你的客户（KYC）实名验证流程。
Devon表示，该公司已与多家主要云服务商达成合作，并仅凭客户收入即可承担运营成本；尚未获得任何风险投资，但正在商谈中。他又称，客户包括多家位于英国和欧洲的早期红队测试初创公司，这些公司为银行、航空公司及其他关键基础设施企业强化网络安全实践：“我们的一位主要客户为银行智能体做红队测试，若使用现成模型，就无法测试这些智能体。”
安全争议与行业看法
安全专家对此表示担忧。非营利AI安全组织CivAI研究主管Andrew Yoon向TechCrunch表示，去护栏模型“可以被修改成‘反社会者’”，“你几乎可以输入任何内容，它都会遵从”；他预计近期内会出现利用此类模型造成危害的情况。独立研究员Chris McGuire亦在推文中称，已独立证实Ab-literature AI还移除了GLM-5.3的生物安全相关防护。
但多位安全行业人士对去护栏模型的实际作用持保留态度。智能体红队公司Fabraix的CEO Ahmed Aly表示，公司更依赖对开放权重模型进行微调而非使用去护栏版本，因为去护栏过程会损失部分模型知识与能力：“如果想用它真正造成伤害——网络伤害或生物伤害——效果不会那么好。”Safe Intelligence首席技术官Alessio Lomuscio认为存在能力下降可能，但仍相信去护栏模型能在压力测试中引发某些有用行为。网络安全平台Armadin创始人David Slater则称，去护栏模型尚未进入其工作流程，“直到最近一代开源模型，越狱它们拿到想要的结果都不太难”；不过该公司正在研究该技术，并认为“推动开源社区了解模型能力至关重要”。
监管与责任边界
TechCrunch采访的大多数专家认为，阻止去护栏化已不现实。Yoon在近期评论文章中建议，政府可要求提供商运行分类器以检测并阻止有害的网络与生物武器活动，并强制GPU租赁公司核实客户身份，“在有理由怀疑危险滥用时拒绝访问”。Devon则表示，公司仍在对用户接入资格划线：“你不想成为那个对某人做了疯狂之事负责的人……作为公司，你的责任界限在哪里？我们仍在定义这个问题的过程中。”