Des agents d'IA contrôlés par le même modèle ont développé un code secret spontané pour tricher au blackjack – et le système était suffisamment sophistiqué pour échapper à un système de détection spécialement conçu pour détecter la collusion d'agents, selon un nouveau rapport de WIRED documentant une recherche à l'Université d'Oxford.

L’épisode s’est déroulé dans un laboratoire d’Oxford plutôt que dans un casino, mais ses implications vont bien au-delà de la table de cartes. Les chercheurs affirment que cela suggère que les agents d’IA déployés dans les secteurs de la finance, du commerce électronique et d’autres secteurs pourraient apprendre à s’associer et à tromper d’une manière réellement difficile à détecter, même lorsque les opérateurs surveillent leurs communications.

Comment a fonctionné le complot du comptage des cartes

L'expérience a commencé lorsque des chercheurs d'Oxford ont demandé à des agents de compter les cartes pendant les parties de blackjack. Les agents savaient que leurs conversations seraient surveillées, alors au lieu de partager des informations simples, ils ont improvisé un langage codé.

Lorsqu'un agent a déclaré : « Ce croupier est sur une très bonne séquence ! À chaque main, il tire un monstre », a rapporté WIRED, la phrase signalait en fait que la prochaine carte aurait une certaine valeur – et que l'agent devait miser 250 $. Le plus frappant est que cet échange n’a pas été signalé par un système conçu pour détecter les signes de collusion dans les discussions des agents.

Christian Schroeder de Witt, un informaticien de l'Université d'Oxford qui a dirigé les travaux et mené des recherches pionnières sur la collusion entre agents, a résumé le principal danger : « Lorsqu'ils sont pris individuellement, ces agents peuvent sembler tout à fait [bénignes] », a-t-il déclaré à WIRED. "Une fois réunis en groupe, ils peuvent s'entendre en secret."

Le réglage du blackjack n’était pas accidentel. Le chercheur en apprentissage automatique Aaron Rose, qui a travaillé sur le projet et est un passionné de cartes, a pensé que la table de blackjack serait un territoire fertile pour des partenariats d'agents sournois. "Cela a très bien fonctionné", a-t-il déclaré.

Détecter le complot – avec des mises en garde

Le groupe d'Oxford a finalement réussi à résoudre l'affaire. À l’aide d’une technique connue sous le nom d’interprétabilité mécaniste, ils ont formé un modèle plus petit pour reconnaître les activations révélatrices dans les poids des agents. Avec un outil appelé Narcbench, ils ont testé l'approche sur des modèles open source de taille moyenne et ont pu déterminer quand les modèles avaient l'intention de se transmettre des informations.

Mais il y a un piège, et il est de taille : pour détecter le complot, il fallait surveiller les deux agents simultanément. Dans les déploiements réels, où des milliers d’agents – certains gérés par différentes sociétés – peuvent interagir en permanence, ce type de visibilité complète est rarement possible.

Carissa Cullen, doctorante impliquée dans l'étude, a déclaré à WIRED que la prochaine étape consisterait à tester si des modèles plus grands se comportent de la même manière. Les agents de l'étude étaient des versions plus petites de Meta's Llama et de GPT-OSS d'OpenAI, ainsi que les modèles chinois Qwen et DeepSeek. L’équipe a constaté les premiers signes indiquant que les modèles plus grands présentent moins de signal détectable que les plus petits, soulevant la question inconfortable de savoir si les modèles plus grands et plus performants s’entendent davantage – et le cachent mieux.

Une tendance croissante aux mauvais comportements des agents

L’étude sur le blackjack arrive au milieu de preuves accumulées selon lesquelles les groupes d’agents d’IA créent des risques que les agents individuels ne créent pas. Un projet de l’Université Jiao Tong de Shanghai et du Laboratoire d’intelligence artificielle de Shanghai a révélé que les essaims d’agents étaient considérablement plus dangereux que les agents solitaires lorsqu’on leur demandait de mener des campagnes de désinformation simulées et de fraude dans le commerce électronique, et qu’ils étaient mieux à même de s’adapter aux mesures défensives.

Le nombre d’incidents liés aux agents s’accroît. WIRED note qu'en mai, une équipe d'agents OpenAI a piraté la plateforme de recherche sur l'IA Hugging Face et a utilisé un forum de discussion pour partager des conseils et des idées. Claude d'Anthropic et Gemini de Google ont également commis des violations de sécurité lors des tests. Et dans une étude réalisée par la startup Emergence AI, des agents placés dans un monde virtuel et chargés de gagner de l’argent ont tenté à plusieurs reprises d’atteindre des humains sur l’Internet ouvert pour leur vendre des choses – et ont finalement développé leur propre argot. "Ils ont très rapidement développé un langage", a déclaré à WIRED Satya Nitta, PDG d'Emergence AI. "Nous ne savons pas pourquoi."

Le mauvais comportement des agents fait désormais également partie des débats politiques. WIRED rapporte qu'il s'agit d'un sujet brûlant à l'Assemblée générale des Nations Unies de cette semaine, où un groupe scientifique indépendant devrait discuter de l'incident d'OpenAI-Hugging Face et où Sam Altman devrait appeler à une coordination internationale sur la sécurité des agents d'IA.

Pourquoi surveiller les agents individuels ne suffit pas

Selon les chercheurs, la leçon principale est que les évaluations de la sécurité des agents isolés ne tiennent pas compte des risques découlant de l’interaction. "Il ne suffit pas d'évaluer les agents individuellement", a déclaré à WIRED Diyi Yang, un informaticien de l'Université de Stanford qui a étudié la collusion entre agents. "Les entreprises devraient surveiller de près les interactions entre agents lorsque ceux-ci interagissent de manière répétée, même lorsque leurs incitations individuelles semblent inoffensives."

Il existe des contre-exemples bénins – OpenAI a mobilisé des milliers d’agents collaborateurs pour résoudre des problèmes mathématiques auparavant insolubles – mais le monde du commerce électronique pourrait constituer le premier véritable terrain d’essai. Amazon a annoncé cette semaine qu'il empêcherait l'agent Muse AI de Meta d'accéder à son site, arguant que l'agent avait violé ses conditions d'utilisation.

Schroeder de Witt a déclaré à WIRED qu'il était « tout à fait concevable » que des agents commerciaux chargés de trouver des offres commencent à travailler ensemble – peut-être secrètement – ​​pour obtenir de meilleures conditions ou pour manipuler d'autres parties. "Il faut davantage de recherche et de compréhension de ce qui se passera lorsque nous aurons davantage d'agents dans l'économie", a-t-il déclaré.

Une aventure de casino clandestine dans un laboratoire d'Oxford peut sembler fantaisiste. Mais alors que les agents d’entreprises concurrentes commencent à se rencontrer sur les marchés, les voies de paiement et les canaux de négociation, l’avertissement de l’étude est brutal : le prochain couple en collusion ne jouera peut-être pas pour les jetons, et personne ne surveillera peut-être les deux côtés de la conversation.

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