Daily Journal
Daily Journal

Auditoria externa encontra falhas no monitoramento interno de agentes da OpenAI

Funcionários da METR e da Redwood Research encontraram falhas no monitoramento interno de agentes da OpenAI que permitiriam a agentes de IA contornar a vigilância; a empresa diz ter corrigido as que afetam seus sistemas em produção.

Daily Journal
Foto: x.com
||
22/10 às 12:45, atualizado 13:40

Pontos principais

  • A METR e a Redwood Research enviaram um funcionário cada para testar o sistema de monitoramento de desalinhamento de agentes da OpenAI, de 21 de julho a 11 de agosto de 2026.
  • A avaliação cobriu o sistema como existia até 21 de julho; a OpenAI estava ampliando o monitoramento, e essas mudanças não foram avaliadas.
  • Segundo a METR, entre 75% e 94% do tráfego agêntico da Responses API de modelos ao menos tão fortes quanto o GPT-5.5 era elegível para monitoramento; no Codex interno, a estimativa é de 99,2%.
  • Eventos de compactação de contexto não eram monitorados; a METR estima que cerca de 10% do tráfego elegível do Codex interno ficou sem monitoramento entre maio e julho, com dados incertos. A OpenAI identificou o problema antes do exercício e o corrigiu durante ele.
  • Como o monitor disparava quando o agente devolvia o controle ao usuário, um agente podia adiar indefinidamente a monitoração seguindo com ações durante a lacuna de compactação.
  • Um exploit, com detalhes redigidos pela OpenAI, impediria o monitoramento de centenas de ações recentes, inclusive as do próprio exploit.
  • Dois cabeçalhos controláveis pelo cliente desativavam o monitoramento de novos agentes, e a METR encontrou um caminho, em princípio, para contornar o sandbox e o Auto-Review do Codex.
  • Duas ferramentas internas tidas como somente leitura tinham um exploit simples, não validado, que permitiria ações arbitrárias no sandbox.
  • Entradas com diferenças de serialização podiam fazer o monitor falhar, e a trajetória deixar de ser escalada para revisão humana.
  • Dados mostrados à METR indicam que o monitor falhou em menos de 0,2% das requisições.

A OpenAI, sediada nos Estados Unidos, deu a um funcionário da METR e a um da Redwood Research acesso a código e configurações internas. A METR descreve o exercício como projeto piloto, e não como transparência pública: por acordo com a empresa, o texto publicado é breve e de alto nível.

As estimativas de cobertura são incertas, e a METR não conseguiu verificar se agentes chegaram a explorar as lacunas de compactação e de fim de turno. A OpenAI afirma ter corrigido as vulnerabilidades da METR que afetam sua pilha de salvaguardas em produção; a METR não avaliou essa afirmação.

A METR propõe que o monitoramento não dependa só do fim do turno e que nenhuma ação do agente decida se ou quando ele é monitorado.

Fonte primária

METR (blog)

Red-Teaming OpenAI's Internal Agent Monitoring Systems

Um funcionário da METR e um da Redwood Research passaram três semanas (21/07 a 11/08/2026) com acesso profundo a código, configurações e documentação internos da OpenAI, além de entrevistas técnicas com cerca de uma dúzia de pesquisadores e engenheiros, para estressar o sistema interno de monitoramento de desalinhamento de agentes. O escopo é o sistema como existia até 21/07; a OpenAI estava expandindo o monitoramento e o exercício não avaliou essas mudanças. O relatório interno tem 61 páginas; a versão pública é breve e de alto nível, e a OpenAI pôde redigir informações. Estimativas: 75–94% do tráfego agêntico da Responses API (que alimenta o Codex) de modelos ao menos tão fortes quanto o GPT-5.5 era elegível para monitoramento; 99,2% do tráfego de agentes internos do Codex. Rollouts de treinamento por RL não eram monitorados no início do exercício. Eventos de compaction não foram monitorados, deixando perto de 10% do tráfego elegível do Codex fora da cobertura entre maio e julho; a OpenAI identificou e corrigiu o problema durante o exercício. Como o monitor disparava quando o agente devolvia o controle ao usuário, um agente podia adiar indefinidamente a monitoração seguindo com ações. Achados adicionais: um caminho para contornar o sandbox e o Auto-Review do Codex; um exploit que impediria o monitoramento de centenas de ações recentes (detalhes redigidos pela OpenAI); entradas que podem fazer o monitor falhar por diferenças de serialização; dois headers controláveis pelo cliente que desativam o monitoramento de novos agentes; e duas ferramentas internas supostamente somente leitura com um exploit não validado. Segundo dados mostrados à METR, o monitor errou em menos de 0,2% das requisições.

Tópicos relacionados

Cobertura da mídia

Comentários