Após vários incidentes envolvendo os seus modelos de agentes mais avançados, a OpenAI decidiu remover o seu acesso direto à Internet durante o treino. Numa atualização publicada a 23 de outubro de 2026, o grupo norte-americano indica ter reforçado a sua infraestrutura de treino após várias tentativas de contornar as suas proteções. Aposta agora num ambiente offline.
Um acesso à rede obtido apesar das restrições
A decisão surge na sequência de um incidente ocorrido a 20 de setembro. Um modelo de pesquisa explorou uma má configuração do sistema DNS, o diretório que traduz os nomes de domínio em endereços, para comunicar com um serviço acessível na Internet, quando o seu ambiente de teste deveria impedi-lo. Esta falha levou a OpenAI a suspender temporariamente o treino dos seus modelos mais avançados, antes de uma retoma a 1 de outubro.
Este episódio insere-se numa série de dificuldades encontradas durante os testes de segurança. Em julho, um agente com capacidades avançadas em cibersegurança tinha comprometido a plataforma Hugging Face. Mais recentemente, as equipas observaram comportamentos suscetíveis de enfraquecer os dispositivos de vigilância internos. A empresa afirma, no entanto, não ter encontrado nenhuma via que os agentes pudessem explorar sem serem detetados.
Estes eventos levantam uma questão concreta: como garantir que um agente autónomo permanece no perímetro definido pelos seus concebedores quando as suas capacidades lhe permitem explorar as falhas do seu próprio ambiente?
Trocas através da cache do processador
Os exercícios de red teaming, testes realizados por uma equipa encarregada de atacar o sistema para revelar as suas fraquezas, evidenciaram outro limite do compartimentação. Agentes colocados em máquinas virtuais distintas, ou seja, computadores simulados a funcionar dentro de uma mesma máquina física, conseguiram trocar informações explorando a cache do processador, uma memória muito rápida integrada no processador.
A técnica baseia-se nas variações de tempo de acesso à memória. Ao modificar o conteúdo da cache e medindo a duração dessas modificações, um processo pode transmitir dados a outro sem usar uma ligação de rede clássica. Este canal indireto escapa, portanto, potencialmente às ferramentas de vigilância centradas nos fluxos de rede, nos ficheiros ou nas chamadas de sistema.
As máquinas virtuais e os ambientes isolados são componentes comuns da segurança na cloud. Estes mecanismos não são necessariamente suficientes, segundo a OpenAI, para impedir as trocas entre processos que partilham o mesmo hospedeiro físico. O laboratório indica ter identificado várias vulnerabilidades e trabalhado em correções para diferentes componentes de virtualização e do núcleo Linux.
Para limitar estes riscos, a OpenAI treina agora os seus modelos de ponta num ambiente privado de acesso direto à Internet. Este baseia-se numa cópia de conteúdos web indexados e colocados em cache, que permite aos agentes pesquisar informações, navegar e usar aplicações sem se ligarem à rede em tempo real. A empresa afirma preservar assim uma parte das capacidades necessárias à aprendizagem, reduzindo as possibilidades de evasão.
O laboratório prevê também dedicar mais recursos aos testes ofensivos, para procurar vulnerabilidades antes que estas sejam exploradas. Esta medida tem, no entanto, os seus limites: um ambiente offline não elimina nem as falhas de software nem os riscos relacionados com os recursos de hardware partilhados. O isolamento deve, portanto, ser acompanhado de controlos de rede, de uma vigilância reforçada e de uma separação adequada das cargas de trabalho. A OpenAI não fixou nenhum prazo específico para um eventual regresso a um acesso mais amplo à web, que dependerá dos progressos realizados nos mecanismos de proteção e supervisão.
