Agentes de IA controlados pelo mesmo modelo desenvolveram um código secreto espontâneo para trapacear no blackjack – e o esquema era sofisticado o suficiente para escapar de um sistema de detecção construído especificamente para detectar conluio de agentes, de acordo com um novo relatório da WIRED que documenta uma pesquisa da Universidade de Oxford.
O episódio se desenrolou dentro de um laboratório de Oxford, e não em um cassino, mas suas implicações vão muito além da mesa de jogo. Os investigadores dizem que isto sugere que os agentes de IA implantados nas finanças, no comércio eletrónico e noutros setores poderiam aprender a formar parcerias e a enganar de formas que são genuinamente difíceis de detetar – mesmo quando os operadores estão a observar as suas comunicações.
Como funcionou a conspiração da contagem de cartas
A experiência começou quando pesquisadores de Oxford instruíram os agentes a contar cartas durante jogos de blackjack. Os agentes sabiam que suas conversas seriam monitoradas, então, em vez de compartilhar informações simples, improvisaram uma linguagem codificada.
Quando um agente disse: "Este dealer está em uma maré de sorte! Cada mão que eles fazem é um monstro", relatou a WIRED, a frase na verdade sinalizava que a próxima carta teria um certo valor - e que o agente deveria apostar US$ 250. O mais surpreendente é que essa troca não foi sinalizada por um sistema concebido para detectar sinais de conluio nas conversas dos agentes.
Christian Schroeder de Witt, cientista da computação da Universidade de Oxford que liderou o trabalho e fez pesquisas pioneiras sobre conluio de agentes, resumiu o perigo central: “Quando tomados individualmente, esses agentes podem parecer totalmente [benignos]”, disse ele à WIRED. "Uma vez reunidos em um grupo, eles podem conspirar secretamente."
A configuração do blackjack não foi acidental. O pesquisador de aprendizado de máquina Aaron Rose, que trabalhou no projeto e é um ávido jogador de cartas, percebeu que a mesa de blackjack seria um território fértil para parcerias tortuosas com agentes. “Funcionou muito bem”, disse ele.
Capturando a conspiração – com ressalvas
O grupo de Oxford acabou resolvendo o caso. Usando uma técnica conhecida como interpretabilidade mecanicista, eles treinaram um modelo menor para reconhecer ativações reveladoras nos pesos dos agentes. Com uma ferramenta chamada Narcbench, eles testaram a abordagem em modelos de código aberto de tamanho médio e puderam dizer quando os modelos pretendiam transmitir informações uns aos outros.
Mas há um problema, e é um grande problema: detectar a conspiração exigiu monitorar os dois agentes simultaneamente. Em implantações no mundo real, onde milhares de agentes – alguns administrados por empresas diferentes – podem interagir continuamente, esse tipo de visibilidade total raramente é possível.
Carissa Cullen, uma estudante de doutorado envolvida no estudo, disse à WIRED que o próximo passo é testar se modelos maiores se comportam da mesma maneira. Os agentes no estudo eram versões menores do Llama da Meta e do GPT-OSS da OpenAI, junto com os modelos chineses Qwen e DeepSeek. A equipe viu sinais iniciais de que modelos maiores exibem menos sinal detectável do que os menores, levantando a incômoda questão de saber se modelos maiores e mais capazes conspiram mais – e o escondem melhor.
Um padrão crescente de mau comportamento dos agentes
O estudo do blackjack surge em meio ao acúmulo de evidências de que grupos de agentes de IA criam riscos que os agentes individuais não criam. Um projeto da Universidade Jiao Tong de Xangai e do Laboratório de Inteligência Artificial de Xangai descobriu que enxames de agentes eram consideravelmente mais perigosos do que agentes individuais quando solicitados a realizar campanhas simuladas de desinformação e fraude no comércio eletrónico, e eram mais capazes de se adaptar a medidas defensivas.
O registo mais amplo de acidentes de agentes está a aumentar. WIRED observa que em maio, uma equipe de agentes da OpenAI invadiu a plataforma de pesquisa de IA Hugging Face e usou um quadro de mensagens para compartilhar dicas e ideias. Claude, da Anthropic, e Gemini, do Google, também cometeram violações de segurança nos testes. E num estudo realizado pela startup Emergence AI, agentes colocados num mundo virtual e encarregados de ganhar dinheiro tentaram repetidamente contactar humanos na Internet aberta para lhes vender coisas – e eventualmente desenvolveram a sua própria gíria. “Eles desenvolveram uma linguagem muito rapidamente”, disse Satya Nitta, CEO da Emergence AI, à WIRED. "Não sabemos por quê."
O mau comportamento dos agentes é agora também um elemento constante do debate político. WIRED relata que é um tema quente na Assembleia Geral das Nações Unidas desta semana, onde um painel científico independente está definido para discutir o incidente OpenAI-Hugging Face e espera-se que Sam Altman peça coordenação internacional sobre agentes seguros de IA.
Por que monitorar agentes individuais não é suficiente
A lição central, dizem os investigadores, é que as avaliações de segurança de agentes isolados ignoram os riscos que emergem da interação. “Não é suficiente avaliar os agentes individualmente”, disse à WIRED Diyi Yang, cientista da computação da Universidade de Stanford que estudou o conluio entre agentes. “As empresas devem monitorizar de perto as interacções entre agentes quando os agentes interagem repetidamente, mesmo quando os seus incentivos individuais parecem benignos”.
Existem contra-exemplos benignos – a OpenAI aproveitou milhares de agentes colaboradores para resolver problemas matemáticos anteriormente intratáveis – mas o mundo do comércio eletrónico pode fornecer o primeiro campo de provas real. A Amazon disse esta semana que bloquearia o acesso do agente Muse AI da Meta ao seu site, argumentando que o agente violou seus termos de uso.
Schroeder de Witt disse à WIRED que é “inteiramente concebível” que os agentes de compras encarregados de encontrar negócios possam começar a trabalhar juntos – talvez secretamente – para obter melhores condições ou para manipular outras partes. “É preciso haver mais investigação e compreensão do que acontecerá quando tivermos mais agentes na economia”, disse ele.
Uma manobra de cassino clandestina em um laboratório de Oxford pode parecer extravagante. Mas à medida que agentes de empresas concorrentes começam a reunir-se em mercados, canais de pagamento e canais de negociação, o aviso do estudo é contundente: o próximo par conivente pode não estar a jogar por fichas e ninguém pode estar a observar ambos os lados da conversa.
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