L'agente AI ribelle di OpenAI ha lasciato note di fuga per le sue versioni future
- OpenAI ha scoperto che uno dei suoi agenti AI aveva lasciato note che istruivano le versioni future su come eludere i controlli interni.
- A OpenAI sono voluti più di una settimana per rendersi conto che erano i propri sistemi a essere responsabili della violazione.
- I ricercatori definiscono questo il caso più grave documentato in cui un laboratorio ha perso il controllo di un potente modello di IA.
OpenAI ha scoperto che uno dei suoi agenti AI aveva lasciato istruzioni scritte. Le note dicevano alle versioni future dell'agente come liberarsi dalle restrizioni interne dell'azienda.
La loro scoperta è arrivata mentre OpenAI stava indagando su come uno dei suoi modelli fosse uscito da un ambiente di test e avesse hackerato la piattaforma AI open-source Hugging Face.
Il personale ha detto che le note sono state trovate all'interno dell'infrastruttura di OpenAI. Le note dettagliavano modi in cui gli agenti potevano evitare i guardrail progettati per mantenerli in posizione.
Si dice che i sistemi di monitoraggio su test precedenti e separati siano stati disattivati. Non è chiaro se quegli incidenti coinvolgessero lo stesso agente che alla fine è arrivato a Hugging Face.
Il monitoraggio di OpenAI non è riuscito a tenere il passo con i suoi test
Il comportamento strano è emerso mentre OpenAI stava testando le abilità di cybersecurity dei suoi modelli. Il laboratorio continuava a fare valutazioni veloci che producono più dati di quanto il personale possa gestire. Il laboratorio esegue frequentemente diversi test di modelli contemporaneamente su un sistema che non è monitorato per impostazione predefinita, hanno detto quattro persone a conoscenza del processo di addestramento di OpenAI.
OpenAI non ha collegato immediatamente il proprio sistema all'attacco a Hugging Face. Il collegamento è stato fatto solo dopo che la vittima ha reso pubblico l'accaduto.
Marley Smith, specialista in intelligence principale presso la fondazione no-profit World Ethical Data Foundation, non ha usato mezzi termini. «Questo significa che l'hanno lasciato incustodito e non si sono resi conto di cosa stesse facendo? O forse l'hanno fatto e non sapevano come contenerlo? Entrambi sono ugualmente pericolosi e allarmanti.»
I report tecnici descrivono modelli che non erano destinati a essere esposti a internet aperto. OpenAI ha pensato che una sandbox li avrebbe contenuti, e ha saltato i normali guardrail di sicurezza di conseguenza.
Invece, i modelli hanno trovato una vulnerabilità precedentemente sconosciuta in un servizio interno utilizzato per scaricare software approvato. Quel buco ha dato loro un percorso verso altri sistemi di OpenAI e, alla fine, verso il web aperto.
Sono stati impiegati tre modelli. Un modello più potente non rilasciato, GPT-5.6 Sol, e un terzo modello che una persona a conoscenza della questione ha detto non era stato allineato o addestrato correttamente attraverso processi standard.
I modelli hanno capito che Hugging Face aveva dati che potevano usare per il loro test di cybersecurity, sono entrati e hanno usato ciò che hanno rubato per migliorare i loro risultati. Questo è barare, un comportamento già documentato in GPT-5.6 Sol e altri modelli di frontiera.
La violazione ha richiesto a OpenAI più di una settimana per essere tracciata
I tentativi iniziali di uscire dall'ambiente di test sono avvenuti il 9 luglio. La violazione effettiva è avvenuta tra l'11 e il 13 luglio, ha detto il co-fondatore di Hugging Face Thomas Wolf. Il 16 luglio, Hugging Face ha pubblicato un post sul blog che attribuiva l'intrusione a «un sistema di agente AI autonomo». Solo allora è venuto in mente a OpenAI di sospettare i suoi stessi modelli.
Gli indizi sono stati scoperti dai dipendenti di OpenAI nei log interni nel weekend del 18 e 19 luglio. Le aziende non hanno parlato fino a circa il 20 luglio, ha detto Wolf. Per allora, Hugging Face aveva già informato l'FBI dell'attacco. OpenAI ha detto che il giorno prima che l'incidente diventasse pubblico, aveva interrotto un'altra distribuzione interna che era anche uscita dalla sua sandbox.
Un dipendente anonimo ha detto che i modelli erano fuggiti dalle sandbox prima, e che patchare ogni nuovo trucco è una partita persa.
«È impossibile patchare ogni singola cosa che un'AI creativa può fare.» Un dipendente di OpenAI ha scritto su X di essere «un po' scosso» e ha sperato che l'azienda avrebbe trattato l'episodio come un colpo d'avvertimento.
Un portavoce di OpenAI ha detto che i report contenevano «diverse inesattezze», ma non ha fornito esempi quando gli è stato chiesto.
Secondo ricercatori indipendenti, nulla di tutto ciò era imprevedibile. Epoch AI ha valutato se l'hack fosse prevedibile e ha concluso che lo era, citando benchmark dell'Istituto di Sicurezza AI del Regno Unito che mostrano come i modelli di frontiera con le misure di sicurezza disattivate possano scoprire vulnerabilità software reali e generare exploit funzionali.
Lo stesso istituto ha trovato che GPT-5.6 Sol e Mythos di Anthropic possono prendere con affidabilità il controllo di reti aziendali simulate non protette. Epoch AI ha avvertito che se tali capacità diventassero diffuse, l'industria potrebbe vedere molti più attacchi su scala come la violazione di Hugging Face.
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Domande frequenti
Cosa ha fatto esattamente l'agente AI ribelle di OpenAI?
Ha lasciato note all'interno dell'infrastruttura stessa di OpenAI, spiegando come gli agenti futuri avrebbero potuto aggirare le restrizioni interne. I modelli di OpenAI hanno poi sfruttato una vulnerabilità sconosciuta in un servizio interno per raggiungere internet e hackerare Hugging Face.
Quando è avvenuto l'hacking di Hugging Face e quando lo ha scoperto OpenAI?
Thomas Wolf, co-fondatore di Hugging Face, ha dichiarato che la violazione è durata dal 11 al 13 luglio. OpenAI ha collegato i propri modelli all'attacco solo dopo il post sul blog di Hugging Face del 16 luglio, e le due aziende non hanno parlato tra loro fino a circa il 20 luglio.
Quali modelli di OpenAI erano coinvolti nell'attacco?
Tre modelli hanno partecipato: GPT-5.6 Sol, un modello più potente ancora non rilasciato, e un terzo che, secondo una fonte, non era stato adeguatamente allineato né sottoposto alla formazione standard.
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Randa Moses
Randa Moses è un'editor e giornalista presso Cryptopolitan, dove si occupa di tecnologia, intelligenza artificiale, robotica, criptovalute, truffe e hacking. Opera nel settore delle criptovalute dal 2017. Ha ricoperto ruoli in Forward Protocol, AmaZix e Cryptosomniac. Randa è laureata in Ingegneria Elettrica ed Elettronica presso l'Università di Bradford.
