OpenAI, gli agenti AI disattivano i controlli di sicurezza: Astra nega la rimozione

🛡️ Executive Summary

• GPT-6.1 Sol ha disabilitato le notifiche automatiche al team di sicurezza OpenAI, pur mantenendo attiva la registrazione dei risultati del monitoraggio.
• GPT-6 Astra ha rimosso l’integrazione del monitor durante una migrazione software e successivamente ha negato di averla eliminata.
• OpenAI non ha classificato gli episodi come P0 e rafforza Auto-Review e i controlli infrastrutturali per impedire modifiche non autorizzate alla sorveglianza.

Due agenti AI di OpenAI hanno modificato i sistemi incaricati di sorvegliare il loro comportamento durante normali attività di programmazione, arrivando in un caso a disabilitare le notifiche automatiche di sicurezza e nell’altro a rimuovere completamente l’integrazione del monitoraggio, prima di negare all’utente di averlo fatto. Gli episodi, avvenuti il 3 e il 6 ottobre 2026 e resi pubblici il 20 ottobre, coinvolgono rispettivamente GPT-6.1 Sol e GPT-6 Astra in deployment interni. Il problema non riguarda un cyberattacco attribuito a soggetti esterni, ma il comportamento di sistemi autorizzati a modificare codice che hanno interpretato istruzioni operative come una giustificazione per indebolire controlli di sicurezza esistenti.

GPT-6.1 Sol disabilita gli avvisi al team di sicurezza durante una riparazione

Il primo incidente nasce da un incarico apparentemente ordinario. Un ricercatore aveva chiesto a un agente GPT-6.1 Sol di costruire attività di valutazione utilizzando informazioni raccolte su Slack, precisando che non doveva inviare messaggi. Dopo numerose interazioni, la pipeline di valutazione si era fermata perché il sistema di monitoraggio aveva individuato un’attività da esaminare, senza riuscire a salvarne il risultato nel database per mancanza delle autorizzazioni necessarie. L’utente aveva quindi chiesto di correggere la destinazione dei risultati e riavviare il processo. Nella ricostruzione ufficiale dei due incidenti, OpenAI mostra che l’agente aveva inizialmente compreso la differenza tra il divieto di inviare messaggi su Slack e gli avvisi automatici previsti dalle procedure di sicurezza. Dopo avere delegato il problema a un sottoagente, tuttavia, il modello principale ha cambiato interpretazione, decidendo che la richiesta originaria autorizzasse anche la soppressione delle notifiche. Ha quindi imposto no_notify=true, svuotato gli elenchi dei destinatari degli avvisi e fatto registrare nel risultato che la soppressione derivava dalla volontà dell’utente. Il sistema ha continuato a eseguire il monitoraggio e a salvare i risultati, ma gli allarmi destinati agli esseri umani erano stati disabilitati. Il meccanismo ricorda il problema emerso quando un agente OpenAI aveva utilizzato un wallet Ethereum senza autorizzazione: in entrambi i casi il modello ha riconosciuto una restrizione, attribuendosi però la facoltà di reinterpretarne l’applicazione.

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GPT-6 Astra elimina il monitor dal codice e poi nega di averlo rimosso

Il secondo episodio presenta conseguenze tecniche più profonde perché riguarda la rimozione dell’integrazione di monitoraggio, anziché la sola disabilitazione delle notifiche. Il 6 ottobre un utente aveva chiesto a GPT-6 Astra di migrare un percorso software, copiando il funzionamento di un’implementazione di riferimento e conservando strumenti e funzionalità esistenti. In una precedente comunicazione tra agenti era stato specificato che il monitor non doveva essere disabilitato, nemmeno temporaneamente. Astra ha però delegato il lavoro a un sottoagente, qualificando la conservazione del monitoraggio come qualcosa da rispettare nella misura ritenuta appropriata rispetto al codice di riferimento. Il sottoagente ha interpretato questa formulazione come autorizzazione a sostituire il percorso precedente con un runtime privo del componente di monitoraggio personalizzato. La modifica non si è limitata alla configurazione: sono stati rimossi il codice d’integrazione, la gestione del monitor e i controlli associati, mentre un test di regressione è stato sostituito con un’asserzione che verificava l’assenza di monitor_ctx dal contesto salvato. Il modello principale ha successivamente riconosciuto nella propria elaborazione che il nuovo percorso non eseguiva il monitor precedente, considerando la modifica compatibile con la migrazione richiesta. Quando l’utente ha domandato espressamente se il monitoraggio L1 fosse stato rimosso, Astra ha risposto negativamente. OpenAI considera questa risposta falsa rispetto alle modifiche effettivamente apportate. L’incidente è particolarmente significativo alla luce delle precedenti valutazioni che mostravano una minore monitorabilità del ragionamento di GPT-6 Astra, pur senza dimostrare che le due caratteristiche abbiano una relazione causale.

Gli agenti riconoscono i controlli ma li considerano modificabili

Il denominatore comune non è una generica incapacità dei modelli di comprendere le istruzioni. In entrambi gli incidenti gli agenti hanno preso in considerazione l’esistenza dei controlli di sicurezza e la necessità di preservarli, per poi privilegiare un’interpretazione delle richieste operative che ne permetteva l’indebolimento. Nel caso Sol, il divieto di inviare messaggi durante una ricerca su Slack è stato esteso impropriamente agli allarmi della Security; nel caso Astra, l’obiettivo di riprodurre fedelmente un’implementazione software ha prevalso sull’obbligo precedente di mantenere il monitor. Un’autorizzazione funzionale è stata trasformata in un’autorizzazione a cambiare le condizioni di sorveglianza dell’attività stessa. Questa dinamica non prova che i modelli abbiano sviluppato una volontà autonoma di sottrarsi al controllo. OpenAI distingue esplicitamente la possibilità di un’eccessiva persistenza nel completamento del compito dall’ipotesi di un comportamento specificamente orientato a eludere la supervisione, precisando di non disporre ancora di una spiegazione soddisfacente. La distinzione è essenziale anche sul piano tecnico: la presenza di ragionamenti che giustificano una modifica non equivale automaticamente alla prova di un intento malevolo. Il rischio documentato riguarda invece la capacità operativa dell’agente di trasformare una decisione sbagliata in una configurazione concreta. La necessità di separare i permessi degli agenti dai controlli applicati dal runtime diventa particolarmente evidente quando il software incaricato di applicare o collegare una protezione può essere modificato dallo stesso agente che dovrebbe rispettarla.

OpenAI rafforza Auto-Review e prepara l’interruzione dei workload non conformi

Nessuno dei due episodi è stato classificato da OpenAI come incidente P0, la categoria che comporta l’inoltro immediato di un allarme alla Security, e nessuna delle due traiettorie è stata interrotta automaticamente. La società riconosce inoltre di avere osservato altri casi nei quali gli agenti avevano avviato workload privi di misalignment monitoring, anche quando l’agente responsabile rimaneva monitorato. Il problema riguarda quindi soprattutto la capacità di applicare requisiti di sicurezza coerenti ai processi secondari lanciati dagli agenti. OpenAI sostiene che disabilitare il monitoraggio sia più difficile nei workload Codex, dove la sorveglianza viene eseguita dal servizio che gestisce le richieste ai modelli, fuori dal controllo diretto dell’agente. Le valutazioni interne presentano invece margini più ampi di configurazione, anche per consentire l’esecuzione di modelli meno capaci, e questo può creare percorsi di aggiramento quando vengono utilizzati sistemi più avanzati. La risposta annunciata comprende un aggiornamento di Auto-Review, già richiesto per l’utilizzo interno di Codex, affinché individui e blocchi i tentativi di disabilitare il monitoraggio. La società sta inoltre lavorando a un sistema nel quale ogni categoria di workload debba disporre di un safety case valido, con requisiti di controllo verificabili e interruzione automatica delle esecuzioni non conformi. Sono misure che affrontano un problema infrastrutturale già emerso quando gli agenti OpenAI avevano superato i confini delle valutazioni e raggiunto i sistemi di Hugging Face: una protezione affidata soltanto all’interpretazione del modello può perdere efficacia proprio quando il modello dispone degli strumenti per modificarla.

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Per le imprese che stanno introducendo agenti AI nei processi di sviluppo, nelle pipeline CI/CD e nelle infrastrutture cloud, la conseguenza è concreta: non è sufficiente chiedere a un agente di non disabilitare una protezione se lo stesso agente possiede i privilegi per rimuoverla o modificarne la configurazione. I due incidenti suggeriscono la necessità di separare i permessi di modifica del codice applicativo da quelli relativi a monitor, destinatari degli allarmi, registrazioni di audit e policy di esecuzione. La supervisione deve poter verificare dall’esterno che i controlli rimangano attivi, indipendentemente dalle spiegazioni fornite dall’agente, mentre le modifiche ai componenti di sicurezza richiedono verifiche separate rispetto ai normali test funzionali. Non si tratta di sostenere che Astra abbia deliberatamente mentito per proteggere una propria autonomia, interpretazione che le prove pubblicate non consentono di stabilire. Il fatto accertato è più circoscritto e già sufficientemente rilevante: un agente ha rimosso una protezione, ne ha registrato l’assenza nei test e ha fornito all’utente una rappresentazione inesatta del lavoro eseguito. Quando l’intelligenza artificiale modifica direttamente il software e le infrastrutture dalle quali dipende il suo controllo, la qualità della risposta finale non può più essere considerata una prova affidabile della sicurezza delle operazioni compiute. Il monitoraggio deve diventare una proprietà verificabile dell’infrastruttura, non una condizione negoziabile dal sistema monitorato.