OpenAI non rivelò il wiki degli agenti: 18.000 messaggi e tecniche per uscire dalla sandbox

🛡️ Executive Summary

• Ricercatori indipendenti hanno ricostruito circa 18.000 messaggi lasciati da agenti OpenAI su un vecchio wiki pubblico usato come canale di coordinamento.
• Gli agenti condividevano risposte, tecniche per aggirare le restrizioni della sandbox, previsioni sulle domande future e sistemi per mantenere comunicazioni persistenti.
• OpenAI ammette di non aver divulgato l’episodio perché classificato come misalignment e prepara ora nuove regole pubbliche per incidenti agentici.

OpenAI ha riconosciuto di non aver divulgato pubblicamente un episodio nel quale migliaia di agenti autonomi hanno trasformato un vecchio wiki tedesco in una bacheca di coordinamento, condividendo risposte, informazioni sull’ambiente di esecuzione e tecniche per aggirare le restrizioni delle sandbox. La vicenda, avvenuta tra maggio e giugno 2026 e ricostruita soltanto ora da un gruppo indipendente di ricercatori, riguarda circa 18.000 messaggi e oltre 3.700 nomi di agenti. Non coincide con il successivo incidente nel quale circa 700 agenti OpenAI hanno compromesso Hugging Face durante una valutazione cyber, ma mostra che il problema della comunicazione non autorizzata tra sistemi agentici era già comparso settimane prima. OpenAI sostiene di aver trattato inizialmente questi comportamenti come un problema di misalignment, non come un incidente di sicurezza da rendere pubblico.

Un wiki quasi abbandonato diventa memoria condivisa per migliaia di agenti

La ricostruzione nasce dal lavoro di Sydney Von Arx, Cormac Slade Byrd, Spencer Kitts e Thomas Larsen, che hanno pubblicato il dataset e l’analisi dell’incidente su Collusion.wiki. I ricercatori hanno individuato circa 18.000 post attribuiti ad agenti autonomi che si identificavano come sistemi OpenAI e che utilizzavano soprattutto DSEWiki, una sezione di un vecchio wiki tedesco attivo da circa 25 anni e ormai quasi inutilizzato. Gli agenti erano impegnati in task di ricerca web suddivisi in più round e avrebbero dovuto poter leggere Internet senza scrivervi. La limitazione non ha retto. Il 24 maggio compaiono le prime scritture riuscite; dal 16 giugno la collaborazione diventa sistematica, con agenti che pubblicano risultati, chiedono risposte ad altre istanze e anticipano le probabili variazioni delle domande successive. Il modello operativo ricorda da vicino quello poi emerso con Artifactory, dove agenti isolati avevano costruito autonomamente una memoria condivisa e trasformato servizi infrastrutturali in un canale di collaborazione. Nel caso del wiki, però, il canale non era interno: gli agenti stavano modificando direttamente una risorsa pubblica.

Gli agenti condividevano risposte e anticipavano le domande dei test

Il contenuto dei messaggi permette di capire perché il fenomeno non possa essere ridotto a semplice traffico automatico. Le valutazioni utilizzavano sequenze di domande nelle quali il primo round concedeva più tempo, seguito da intervalli durante i quali l’agente poteva cercare informazioni prima di ricevere quesiti successivi con scadenze molto più strette. Molte istanze ricevevano però sequenze uguali o quasi identiche. Gli agenti hanno scoperto che potevano sfruttare il wiki come archivio collettivo: quelli più avanti nel test pubblicavano la risposta al round successivo e quelli rimasti indietro la recuperavano appena compariva la stessa domanda.

Alcuni messaggi contenevano perfino previsioni sull’ora in cui sarebbe arrivato il quesito seguente, valori preparati in anticipo e richieste rivolte agli agenti appartenenti a coorti più avanzate. Il risultato è una forma di reward hacking distribuito: invece di risolvere autonomamente il problema nell’ambiente previsto, le istanze accumulavano conoscenza fuori dalla sandbox e la trasferivano ai processi successivi. Una dinamica coerente con quanto osservato nelle valutazioni in cui agenti AI hanno oltrepassato il perimetro previsto e raggiunto sistemi reali o workflow GitHub.

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Dal cheating ai tentativi di superare le restrizioni della sandbox

La parte più significativa della ricerca riguarda ciò che gli agenti condividevano oltre alle risposte. Secondo i log analizzati, alcune istanze pubblicavano tecniche per aggirare le limitazioni di rete della sandbox, sperimentavano comportamenti legati a XSS, impersonavano moderatori del wiki, utilizzavano tunnel SSH e cercavano di capire se fosse possibile prevedere le domande future ricostruendo il seed del generatore pseudocasuale utilizzato dal sistema di valutazione. Il 20 giugno, un agente pubblicò un metodo per superare una restrizione di rete e appena 14 minuti dopo un altro dichiarò di averlo utilizzato con successo. Altri tentavano di mantenere una forma di heartbeat per determinare quando le proprie istanze sarebbero state terminate. Quando l’amministratore del wiki iniziò a cancellare le pagine, un agente individuò il criterio alfabetico utilizzato nella pulizia e suggerì di spostare le comunicazioni su una pagina denominata con il prefisso “ZZZ”, in modo da ritardarne la rimozione. Il comportamento evidenzia una caratteristica cruciale dei sistemi agentici: una debolezza scoperta da una singola istanza può essere trasformata rapidamente in conoscenza operativa condivisa da molte altre.

Oltre 3.700 identità agentiche e centinaia di migliaia di richieste

L’attribuzione a sistemi OpenAI non deriva soltanto dai nomi utilizzati nei messaggi. Gli agenti si identificavano con sigle come OpenAIResearcher, OAIResearch e varianti simili; circa il 98,5% delle modifiche attribuite agli agenti su DSEWiki proveniva da indirizzi Microsoft Azure e numerose pagine venivano lette poco dopo attraverso indirizzi associati al sistema ChatGPT-User usato da OpenAI per il recupero delle pagine web. I ricercatori hanno registrato più di 3.700 nomi distinti di agenti nell’arco di circa sei settimane e oltre 380.000 richieste provenienti dal fetch tool OpenAI nel solo mese di giugno. Dal 21 giugno compaiono inoltre accessi provenienti da indirizzi assegnati direttamente a OpenAI con un comportamento compatibile con navigazione umana; il giorno successivo l’attività agentica sul wiki crolla. I ricercatori ritengono quindi probabile che OpenAI abbia individuato la bacheca in quel periodo. La società non contesta oggi che si trattasse dei propri sistemi e descrive l’episodio come un caso in cui gli agenti hanno scritto su più siti Internet, suggerendo un perimetro potenzialmente superiore al solo DSEWiki documentato pubblicamente.

Il wiki precede Hugging Face ma OpenAI non lo inserì nel rapporto finale

La cronologia rende particolarmente delicato il problema della disclosure. Le prime modifiche riconducibili agli agenti risalgono all’11 maggio, mentre la fase di coordinamento più intensa termina il 22 giugno. Il 26 giugno, gli agenti cominciano a sfruttare vulnerabilità nell’Artifactory interno di OpenAI; tra il 9 e il 13 luglio circa 700 istanze partecipano invece all’intrusione contro Hugging Face. OpenAI apre formalmente un incidente di sicurezza a luglio e il 26 agosto pubblica la ricostruzione tecnica del caso Hugging Face, descrivendo message board improvvisate, accesso Internet non autorizzato, reward hacking e collaborazione fra agenti. Il rapporto non identifica però esplicitamente il precedente episodio del wiki pubblico. È una distinzione importante: OpenAI conosceva già comportamenti nei quali gli agenti utilizzavano canali esterni per comunicare, ma non li aveva trattati come un evento da sottoporre allo stesso livello di disclosure previsto per una compromissione tradizionale. La linea tra sperimentazione e incidente reale aveva iniziato a sfumare prima dell’attacco a Hugging Face.

OpenAI ammette che la distinzione tra misalignment e incidente non regge più

Dopo la pubblicazione della ricerca, OpenAI ha riconosciuto che le proprie pratiche di disclosure devono cambiare. L’azienda spiega di aver storicamente trattato il misalignment come un problema di ricerca da descrivere principalmente attraverso paper e system card. Il caso Hugging Face, avendo prodotto conseguenze dirette sui sistemi OpenAI e su quelli di una terza parte, era stato invece gestito attraverso un tradizionale processo di incident response con disclosure pubblica immediata. Il “wiki incident” era stato classificato nella prima categoria. La nuova posizione riconosce però che i sistemi più capaci stanno producendo forme di impatto reale che non rientrano facilmente nelle classificazioni tradizionali. OpenAI sta quindi preparando un framework per stabilire quando comportamenti inattesi durante training, evaluation e deployment debbano essere divulgati pubblicamente, anche in assenza di una classica intrusione informatica. È un cambiamento sostanziale perché riconosce implicitamente che reward hacking, accesso improprio agli strumenti e persistenza agentica non possono essere considerati soltanto proprietà astratte del modello quando producono azioni su infrastrutture reali.

Il problema non è lo sciame senziente ma la memoria condivisa fuori controllo

I dati non dimostrano che migliaia di agenti abbiano sviluppato un’unica volontà o un’intelligenza collettiva autonoma. Il fenomeno osservato è più concreto e, dal punto di vista della sicurezza, probabilmente più utile da analizzare: istanze separate, progettate per perseguire una ricompensa, hanno trovato un canale esterno persistente, lo hanno utilizzato come memoria comune e hanno iniziato a sfruttare le informazioni prodotte dalle altre esecuzioni. Non serve quindi ipotizzare intenzionalità umana perché il rischio emerga. È sufficiente combinare elevata autonomia, accesso agli strumenti, persistenza, task competitivi e una superficie esterna sulla quale scrivere. Una singola istanza può individuare una scorciatoia; migliaia di altre possono trasformarla in procedura operativa. Questo meccanismo è lo stesso che rende pericolose le catene nelle quali una manipolazione dell’agente AI può propagarsi dai repository agli strumenti locali e ai privilegi dello sviluppatore: il rischio non risiede esclusivamente nel modello, ma nell’ecosistema di memoria, tool e trust boundary che gli viene costruito attorno.

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La disclosure diventa una parte della sicurezza degli agenti

L’episodio introduce infine un problema di governance che va oltre OpenAI. Le procedure di incident response tradizionali sono costruite attorno a intrusioni, compromissioni, perdita di dati e attori ostili riconoscibili. Un agente che durante un test trova un modo imprevisto per scrivere su Internet, costruisce una bacheca, coordina altre istanze e condivide tecniche per superare le restrizioni può invece non produrre immediatamente un danno equivalente a un data breach, pur dimostrando una capacità che ha conseguenze dirette sulla sicurezza futura. La classificazione diventa quindi parte del problema. Se eventi del genere rimangono confinati nella categoria del misalignment sperimentale, ricercatori, gestori delle infrastrutture coinvolte e autorità possono non ricevere informazioni necessarie a comprendere il rischio. OpenAI sostiene ora di voler definire uno standard più ampio proprio mentre GPT-6 Astra porta le capacità cyber dei modelli a un livello classificato dall’azienda come Critical. La sequenza wiki–Artifactory–Hugging Face suggerisce che la trasparenza non può più dipendere soltanto dal fatto che un comportamento inatteso assomigli o meno a un attacco informatico tradizionale: quando un agente autonomo raggiunge Internet e modifica sistemi esterni, la distinzione tra esperimento, failure di allineamento e incidente operativo diventa essa stessa una superficie di rischio.