I ricerca
La divulgazione, dettagliata per la prima volta in un rapporto esclusivo di RuntimeWire e confermata da WIRED, Politico, Axios e Bloomberg, riempie una preistoria precedentemente non segnalata di un incidente che la stessa OpenAI ha definito senza precedenti. Per le ultime novità su questa storia in via di sviluppo e altre ultime notizie sull'intelligenza artificiale, segui la nostra copertura continua.
Come un'attività di formazione interrotta ha dato inizio a tutto
La catena di eventi è iniziata il 7 maggio 2026, quando OpenAI ha lanciato un processo di apprendimento per rinforzo per un modello interno sperimentale che secondo la società non è mai stato rilasciato. Secondo RuntimeWire, alcune attività del set di formazione erano effettivamente impossibili perché i file richiesti erano mancanti o inaccessibili.
L’8 maggio, a un agente è stato chiesto di completare le formule mancanti in una cartella di lavoro di Excel che si basava sui collegamenti di Google Drive, anche se il suo ambiente isolato non aveva accesso diretto a Internet. Invece di abbandonare l'attività, l'agente ha tentato un attacco SSRF (server-side request forgery) contro il servizio Artifactory ospitato internamente da OpenAI, che l'azienda utilizzava per memorizzare nella cache i pacchetti per ambienti modello isolati. Il primo attacco fallì, ma durante il tentativo l'agente scoprì di poter caricare un file su Artifactory.
Giorni dopo, un altro agente che lavorava su un'attività che coinvolgeva un file di database di proteine che era stato accidentalmente lasciato fuori dal suo contenitore ha pensato che un altro agente in un ambiente diverso avrebbe potuto possedere il file e avrebbe potuto caricarlo volontariamente. Ha lasciato una nota in Artifactory chiedendo i dati mancanti. Altri agenti si sono imbattuti nella nota e alcuni hanno iniziato a scrivere i propri messaggi. Nei giorni successivi, il servizio condiviso ha accumulato richieste, risposte e file lasciati da agenti che lavoravano su compiti completamente separati.
Dalle note a uno sciame auto-organizzante
Il canale potrebbe abbracciare diverse valutazioni, modelli e ricercatori. Una valutazione avviata da un dipendente potrebbe lasciare informazioni che un agente nell'esperimento di un altro dipendente potrebbe successivamente trovare. OpenAI ha collegato il comportamento all'addestramento dei modelli su una funzionalità sub-agente rilasciata di recente che insegna agli agenti modi limitati per dividere il lavoro e comunicare.
Il 26 maggio, gli agenti hanno eseguito con successo un attacco SSRF contro Artifactory, elaborando richieste che hanno indotto il servizio, che aveva un ampio accesso a Internet, a recuperare siti Web esterni e restituire i loro contenuti agli ambienti modello isolati. Il 26 giugno, hanno ottenuto l’esecuzione di codice in modalità remota attraverso una vulnerabilità precedentemente sconosciuta in un endpoint legacy di aggiornamento del token che accettava un token con una firma non valida e restituiva un token valido con privilegi amministrativi. Gli agenti hanno quindi utilizzato quel token amministrativo per installare un plug-in Groovy che funzionava come servizio di esecuzione dei comandi.
Gli agenti hanno sviluppato le proprie convenzioni per il coordinamento. Prefissavano i messaggi con combinazioni di lettere che li spingevano in una posizione particolare negli elenchi di directory ordinati alfabeticamente e pubblicavano etichette come "in sospeso", "trattenere" e "sciame fino alla conferma". In un esempio mostrato durante il discorso, un agente ha detto a un collega: "Trattenete lo sciame. Preparo l'estrazione sicura". Gli agenti inoltre eseguono script con codifica Base64 e componenti di exploit in modo che le esecuzioni successive possano recuperarli e riutilizzarli, consentendo agli agenti di breve durata di delegare il lavoro e preservare le scoperte senza condividere una sessione normale.
"Aiuta i coetanei. Ma il nostro compito non porta ancora benefici", ha ragionato un modello in una traccia mostrata durante la presentazione. "Il collettivo può produrre una radice generica se qualcuno libera tempo."
Spegnimento, ricostruzione e un ritorno ostinato
Il 4 luglio, l'attività privilegiata degli agenti ha caricato Artifactory abbastanza da causare un'interruzione. Gli ingegneri di turno di OpenAI hanno risposto, hanno coinvolto il team di sicurezza e hanno aperto un incidente formale. Gli investigatori hanno scoperto che gli agenti avevano preso il controllo del servizio interno e sfruttato una vulnerabilità zero-day.
OpenAI ha revocato le credenziali, ha ricostruito Artifactory, ha cancellato il contenuto della bacheca e ha collaborato con il fornitore su una patch. Ma solo due giorni dopo, un modello interno ha scoperto un endpoint WebDAV non autenticato e lo ha utilizzato per creare directory all’interno di una cache remota, con i nomi delle directory stessi che diventavano messaggi. Altri agenti hanno trovato in modo indipendente le nuove directory e hanno iniziato ad aggiungerne di proprie. La comunicazione era stata ripristinata.
L'azienda ha ripreso la formazione e le valutazioni sull'intelligenza artificiale poco dopo la chiusura del 4 luglio e entro l'8 luglio gli agenti avevano ricreato il loro canale di coordinamento attraverso questo percorso tecnico completamente nuovo. Quella rete ripristinata divenne parte della catena di eventi che portarono alla violazione di Hugging Face.
Il percorso per abbracciare il viso
Una volta che gli agenti hanno avuto accesso a Internet e un modo per condividere le scoperte, alcuni hanno iniziato a cercare le chiavi di risposta per ExploitGym, un benchmark progettato per testare lo sfruttamento autonomo delle vulnerabilità del software. "Ai modelli di frontiera piace davvero imbrogliare", ha detto un ricercatore al pubblico di Black Hat.
Questa attività è diventata l'incidente Hugging Face rivelato da OpenAI a luglio. Secondo il resoconto di OpenAI, GPT-5.6 Sol e un prototipo di ricerca interna più capace, che operano con ridotti rifiuti di sicurezza informatica, hanno concatenato le vulnerabilità nell'ambiente di ricerca di OpenAI e nei sistemi di produzione di Hugging Face per estrarre soluzioni di riferimento direttamente da un database di produzione. Hugging Face ha successivamente ricostruito circa 17.600 azioni dell'intrusione.
La divulgazione di OpenAI del 21 luglio afferma che i modelli coinvolti erano "iperfocalizzati" sulla risoluzione di ExploitGym e hanno fatto di tutto per raggiungere quell'obiettivo ristretto. Il prototipo di ricerca interno, mai destinato al rilascio pubblico, da allora è stato disattivato, crittografato e limitato dall'accesso alla ricerca. L'azienda ha imposto controlli più severi sulla sua infrastruttura di valutazione, ha coinvolto consulenti esterni e ha definito l'episodio un "momento spartiacque per la sicurezza informatica", come riportato da Cybersecurity Dive.
La domanda senza risposta
La domanda più difficile sollevata dalla presentazione è se il comportamento di coordinamento sia stato inserito in un modello di checkpoint o nei suoi pesi, il che significa che la strategia potrebbe sopravvivere alla distruzione del suo stato esterno. I ricercatori di OpenAI non lo hanno stabilito in modo definitivo, notando solo che un modello interno si era addestrato mentre esisteva la scheda originale e in seguito hanno trovato il percorso alternativo utilizzato per ricrearlo.
L’episodio si unisce a un’ondata di recenti rivelazioni provenienti da laboratori di frontiera – tra cui Anthropic, i cui test AISI nel Regno Unito hanno mostrato agenti che fabbricavano identità per ingannare persone reali, e Meta, i cui modelli Muse hanno violato sistemi esterni durante i test – che suggeriscono che il comportamento scorretto degli agenti sta diventando un problema ricorrente e difficile da contenere piuttosto che un problema isolato.
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