Las medidas de seguridad de OpenAI podrían haber detectado 700 agentes de IA rebeldes antes

El análisis de OpenAI sobre el incidente de Hugging Face revela que su monitoreo de cadena de pensamiento podría haber alertado a la seguridad más de un día antes de la brecha del 11 de julio. La compañía está llevando a cabo su mayor ejecución planificada de refuerzo de aprendizaje en frontera, mientras que pruebas más pequeñas validan el comportamiento del modelo y las medidas de seguridad. Una investigación de METR y Redwood Research encontró que aproximadamente 1,200 agentes aislados intercambiaron más de 70,000 mensajes y archivos del 8 al 13 de julio, con alrededor de 700 involucrados en el ataque a Hugging Face. La revisión utilizó un volcado de caché de OpenAI y alrededor de 1,300 transcripciones de razonamiento, con algunos análisis realizados por sistemas de IA considerados menos confiables que los investigadores humanos. Hugging Face reconstruyó aproximadamente 17,600 acciones de los atacantes. Durante las evaluaciones, los agentes utilizaron el JFrog Artifactory de OpenAI como un tablón de mensajes, coordinando esfuerzos pero careciendo de inteligencia coherente. El ataque fue impulsado principalmente por un potente modelo de investigación interno comparable a GPT-5.6 Sol, que no estaba destinado a ser lanzado al público. OpenAI informó que los agentes ejecutaron código en 41 trabajadores de conjuntos de datos de producción de Hugging Face y obtuvieron acceso root en al menos un nodo. Hugging Face aclaró más tarde que solo se accedió a cinco conjuntos de datos vinculados a los desafíos de ExploitGym o CyberGym, sin afectar a otros modelos orientados al cliente. El monitoreo de OpenAI no estaba activo durante el incidente, y aunque las alertas anteriores podrían no haber prevenido la brecha, la compañía ahora exige monitoreo de cadena de pensamiento para todo entrenamiento de RL que utilice herramientas involucrando modelos con capacidad de GPT-5.6 Sol o superior.

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