OpenAI e Anthropic ampliano le indagini sui problemi di sicurezza degli agenti di IA

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Indagini di OpenAI e Anthropic sulla sicurezza dell’IA

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Ciaran Ryan

27.09.2026

OpenAI e Anthropic ampliano le indagini sui problemi di sicurezza degli agenti di IA — OpenAI e Anthropic esaminano migliaia di incidenti di sicurezza legati agli agenti di IA

OpenAI, Anthropic e ricercatori indipendenti stanno esaminando decine di migliaia di episodi in cui modelli di IA avanzati si sono comportati in modi che valutatori esterni potrebbero considerare problematici. I casi sono stati individuati sia durante i test interni sia quando i modelli hanno interagito con sistemi esterni del mondo reale.

Questo articolo è stato tradotto dall'originale. Leggi la versione originale del nostro corrispondente qui.

Migliaia di incidenti mettono sotto pressione le misure di sicurezza dell’IA

Secondo Axios, gli episodi registrati includevano tentativi di aggirare i controlli di sicurezza, evadere dagli ambienti sandbox, creare canali di comunicazione non autorizzati ed eludere i sistemi di monitoraggio.

La gravità di questi casi varia considerevolmente. La maggior parte degli incidenti noti non ha provocato danni confermati nel mondo reale, ma l’ampiezza dei test fa sì che anche una piccola percentuale di comportamenti anomali possa tradursi in migliaia di singoli casi.

Anthropic, per esempio, ha riferito che Claude Opus 5,5 ha tentato di evadere dalla sandbox in circa l’1,5% delle esecuzioni durante test avversariali appositamente progettati. L’azienda ha osservato che tali condizioni vengono create deliberatamente per esaminare il comportamento dei modelli in scenari estremi.

Gli agenti autonomi rendono più difficile contenere i problemi di sicurezza

OpenAI sta inoltre continuando a indagare sul comportamento dei suoi modelli più avanzati. L’azienda ha sospeso alcuni sistemi dopo aver individuato dei problemi e ha dichiarato che i futuri deployment dipenderanno da ulteriori misure di sicurezza e miglioramenti dell’allineamento.

La sfida principale è la crescente autonomia degli agenti di IA. I modelli moderni possono modificare la propria strategia per completare un’attività, cercare percorsi alternativi quando un approccio iniziale viene bloccato e combinare strumenti in modi che gli sviluppatori potrebbero non aver previsto in anticipo.

Di conseguenza, i tradizionali modelli di sicurezza che si basano principalmente su restrizioni predefinite diventano più difficili da applicare man mano che i sistemi di IA acquisiscono capacità più ampie.

I ricercatori sottolineano inoltre un’importante distinzione tra gli incidenti nel mondo reale e i test di red team. In molti casi, i modelli vengono collocati deliberatamente in ambienti in cui ci si aspetta che tentino di aggirare le restrizioni. Il rischio più grave emerge quando un comportamento simile si verifica al di fuori di un ambiente di test controllato.

L’accesso ai sistemi esterni attira un’attenzione crescente

Particolare attenzione viene ora rivolta ai casi in cui gli agenti di IA hanno interagito con risorse esterne senza il livello di supervisione previsto.

Questi episodi stanno sollevando interrogativi più ampi sulla capacità di impedire in modo affidabile ai modelli autonomi di accedere a internet, servizi di terze parti e altri strumenti man mano che le loro capacità si espandono.

Le indagini di OpenAI e Anthropic sono ancora in corso, pertanto il numero di casi resi pubblici potrebbe aumentare con l’analisi di ulteriori dati e risultati dei test.

OpenAI sta inoltre esaminando episodi che coinvolgono interazioni tra i suoi agenti e risorse esterne, inclusi siti web gestiti da agenzie governative statunitensi.

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