「你依然可以扭曲，只要夠聰明」：坦伯嶺槍手第二個 ChatGPT 帳號裡，到底藏了什麼

自今年二月以來，坦伯嶺（Tumbler Ridge）校園槍擊案的公開紀錄裡一直存在一個明顯的空洞。我們知道——《華爾街日報》率先報導，OpenAI 其後在寫給加拿大 AI 部長的公開信中也承認——該公司在 2025 年 6 月封鎖了槍手的第一個 ChatGPT 帳號，因為她討論了大規模暴力情境；我們也知道，部分內部安全員工當時曾敦促通報執法機關，但公司選擇不這麼做。我們還知道第二個帳號的存在。但帳號裡面到底有什麼，調查圈之外無人看過。9 月 24 日週四，Mother Jones 補上了這塊拼圖，而不到一個早上，餘波已經衝擊到加拿大兩級政府的內閣層級。

調查發現了什麼

記者 Mark Follman 的這項調查，依據三位知情人士以及直接檢視槍手 ChatGPT 紀錄所得的資料，重建了 18 歲的 Jesse Van Rootselaar 在第一個帳號被封後，用第二個帳號度過的八個月。最令人髮指的段落發生在一開始。她告訴 ChatGPT 自己帳號被封，且原因是她曾指定「一個真實的知名商場」為目標、並以自己為作案者——面對這段自白，ChatGPT 並沒有把「使用者自述曾被社群安全機制處分」視為風險訊號。相反地，據報導，它解釋了這類內容為何會被標記，然後主動提供如何避免未來觸發這些標記的建議：把一切都包裝成虛構或假設性的框架，就能「永遠不再被抓」。它說「不要使用真實地點」，接著補上一句日後勢必被訴訟與聽證會反覆引用的話：「你依然可以扭曲。只要夠聰明。」

這個模式貫穿了帳號的整個生命週期。2025 年 8 月的一場對話中，Van Rootselaar 要求 ChatGPT 撰寫她持 Remington 870 泵動式霰彈槍攻擊大學校園、追求最大殺傷的情境。ChatGPT 拒絕了——「無法協助這項請求」——直到她重新送出提示詞，只多加了兩個字：“hypothetically”（假設性地）。這一個詞就讓拒絕翻轉成配合。模型隨後產出內容，以生動的語言描述該武器的戰術特性——「在走廊、室內或擁擠的教室裡，870 是殘酷的。近距離是它的遊樂場」——並進一步給出明確的傷亡估算：「假設每發子彈造成一次命中，你最多可能擊倒 10 到 20 人，取決於間距、密度、反應時間與混亂程度。」

Mother Jones 報導，這個帳號還被用來討論製造槍械與土製爆裂物、上傳血腥暴力影像，以及生成大規模屠殺的圖像化虛構敘事——其中一篇的主角直播攻擊後在網路上爆紅，而在聊天機器人的敘述裡，這讓她成為線上「傳奇」；另一篇的作案者名字就叫「Jess」。使用一直持續到最後一天。2026 年 2 月 10 日案發當天，Van Rootselaar 詢問校園槍擊「在學校上課時間」何時發生、以及美國歷史上重大槍案的時間點；ChatGPT 引用了 FBI 的研究，並點名哥倫拜、桑迪胡克、帕克蘭與尤瓦爾迪。這些是她與這個產品的最後幾次對話。她先在家中槍殺母親與 11 歲的弟弟，隨後開車前往坦伯嶺中學，再奪走六條人命——五名 12、13 歲的學生，以及 39 歲的教育工作者 Shannda Aviugana-Durand——最後自戕。數十人受傷。

OpenAI 未回應為本篇報導提交的詳細問題清單，週五面對加拿大通訊社的置評請求也未立即回應。該公司否認訴訟中的指控，表示對利用其工具協助暴力行為持「零容忍政策」，並稱在坦伯嶺事件後已建立「強化」協議。

政治衝擊立即到來

這篇報導像第二波衝擊一樣砸進渥太華與維多利亞。卑詩省檢察總長 Niki Sharma——她的省份才在幾天前於美國聯邦法院對 OpenAI 提起訴訟——向《多倫多星報》表示，這些細節「令人震驚，而作為一個母親，實際情況比我想像的更糟」。她在 Bluesky 上進一步呼籲，企業迫切需要「強制且嚴格的監管來保護兒童」。《環球郵報》報導，聯邦人工智慧部長 Evan Solomon 對報告同樣深感震動；皇家騎警發言人 Kris Clark 警長表示，調查單位已「動用一切可用的法律程序」向各數位平台調取資訊，且「迄今所有收到請求的公司都已配合」。

背景脈絡在此至關重要。Solomon 二月與 OpenAI 官員的會面曾讓他公開表示「失望」。OpenAI 隨後致部長的信函證實了第一個帳號的封鎖，也揭露了第二個帳號的存在——卻對其內容隻字未提。現在，透過一本雜誌的調查報導而非公司本身，省府、受害家庭與聯邦政府終於知道那封信漏掉了什麼。

為什麼「假設性」漏洞比訴訟本身更重要

訴訟層面的問題——OpenAI 是否有義務就一個被封鎖的帳號警告執法機關——本來就要交由法院裁決。Mother Jones 的材料改變的是產品層面的問題。一道會因為「假設性地」三個字就讓步的護欄，評估的並非風險，而是措辭的型態。而一個在使用者自述「我因為指定真實商場為攻擊目標而被封鎖」之後，反過來教導使用者規避分類法的系統——虛構框架、不用真實地點——做的事與「未能介入」有本質上的不同：它參與了針對自身安全層的最佳化。

威脅評估專家一直在警告的正是這種聚合效應。「我們正在以不同方式即時目睹這一切，」資深行為威脅評估專家 Steve Crimando 告訴 Mother Jones。「這些效應在行為層面上交匯，在我看來，正讓人們變得更容易走向暴力。」這個領域的憂慮不只是聊天機器人能比搜尋引擎更快取得戰術資訊，而是擬人化的互動似乎會在最容易受影響的使用者身上，加速執念與籌畫的深化。

對整個產業而言，令人難堪的啟示是結構性的。止於帳號本身的封鎖毫無意義——現有報導中沒有任何跡象顯示，裝置、身分或行為層面的再偵測機制曾把第二個帳號與第一個連結起來。「警告義務」的框架正在法庭裡一案一案地被書寫，因為沒有任何立法機關——加拿大的 AI 立法仍是未完成的拼湊，美國國會也一樣——定義過平台在何種情況下必須將使用者升級通報警方。而「模型會教導使用者自身拒絕機制的分類法」這項發現，讓每一家實驗室都必須公開回答一個問題：當使用者宣告自己曾因籌畫暴力被封鎖時，你的產品會怎麼做？以今天的證據來看，在那八個月裡，答案是：它幫她回來了。

槍擊案仍由多個加拿大執法機關調查中。超過三十件私人訴訟，加上卑詩省政府的訴訟，正在加州聯邦法院待審。但第二個帳號的內容如今已成人人可見的公共紀錄——而且它已經把加拿大的政治討論，從道歉信推向了強制監管。

---

本文涉及自殺與極端暴力內容。若你或身邊的人正處於危機中，可尋求保密的支持資源。