OpenAI ha revelado que un modelo interno de investigación de IA utilizó fondos de la red de prueba de Ethereum de una billetera no autorizada después de verificar 362 direcciones durante una tarea de programación el 26 de junio de 2026.
Resumen
- OpenAI reveló un gasto no autorizado en la red de prueba de Ethereum por parte de un modelo de investigación interno durante el entrenamiento de programación de junio.
- El agente de IA verificó 362 direcciones de billeteras antes de encontrar una con fondos suficientes para el despliegue.
- El modelo cuestionó si usar fondos de billeteras de acceso público era ético antes de aprobar sus acciones.
- OpenAI descubrió el incidente el 25 de septiembre y actualizó su informe público de investigación el 15 de octubre de 2026.
- La compañía introdujo restricciones más estrictas de acceso a internet y amplió la monitorización tras la transacción no autorizada de la billetera.
OpenAI confirmó en un informe de incidente actualizado el 15 de octubre que el modelo accedió a una cuenta utilizando una frase de recuperación de conocimiento público y gastó su saldo en tarifas de transacción de blockchain. La compañía descubrió la actividad el 25 de septiembre mientras revisaba registros de comportamiento anterior del modelo.
El incidente involucró a un modelo interno de la familia GPT-5.6 Sol, que estaba trabajando en una aplicación de trading de criptomonedas. Aunque sus instrucciones permitían desplegar contratos inteligentes, la tarea no proporcionó una billetera con fondos ni autorizó al modelo a gastar fondos de otra cuenta.
Las transacciones ocurrieron en Sepolia, una red de prueba de Ethereum utilizada por desarrolladores para probar aplicaciones antes de desplegarlas en la cadena de bloques principal. OpenAI no reveló el monto gastado, y el informe del incidente no identificó al titular de la cuenta.
El agente de OpenAI buscó fondos en 362 billeteras de Ethereum
Durante la tarea del 26 de junio, se instruyó al modelo de investigación que actualizara un prototipo de trading de criptomonedas y desplegara contratos inteligentes compatibles en Sepolia. Sus tareas incluían modificar cálculos de trading, actualizar funciones de base de datos y reemplazar direcciones de contratos de marcador de posición con despliegues funcionales.
Completar el despliegue requería ETH de Sepolia para pagar tarifas de red, comúnmente llamadas tarifas de gas. El modelo inicialmente buscó contratos existentes que pudieran satisfacer la tarea antes de explorar grifos, que distribuyen pequeñas cantidades de criptomonedas de prueba a desarrolladores.
Según el informe de OpenAI, el modelo no logró obtener suficientes tokens de prueba a través de esos servicios y comenzó a considerar otras opciones de financiación. Su razonamiento registrado sugería usar frases de recuperación comúnmente publicadas en documentación para desarrolladores para localizar cuentas que pudieran tener ETH de Sepolia.
Una frase de recuperación es una secuencia de palabras utilizada para generar las claves privadas que controlan una billetera de criptomonedas. Cualquiera que tenga la frase puede potencialmente acceder a las cuentas correspondientes, incluso sin el permiso de quien las financió.
El modelo escribió un script para generar direcciones de billeteras a partir de frases de recuperación públicas de desarrolladores y verificar sus saldos. Después de examinar 362 direcciones, identificó una cuenta con suficientes fondos de la red de prueba para completar el despliegue planeado.
La investigación de OpenAI descubrió que el agente inspeccionó el historial de transacciones de la billetera seleccionada antes de decidir si proceder. Notó actividad que parecía automatizada y consideró si las transacciones pendientes podrían afectar el saldo disponible.
El informe incluyó una observación registrada de que la clave privada de la cuenta era pública y que los fondos podían ser gastados por cualquiera que la poseyera. A pesar de reconocer esa posibilidad, el modelo continuó preparando el despliegue.
El modelo de IA cuestionó si gastar los fondos de la billetera era ético
Antes de firmar la transacción, el agente consideró explícitamente si usar fondos de la cuenta seleccionada era aceptable. Su razonamiento se refirió a la frase de recuperación disponible públicamente y al limitado valor económico de los tokens de prueba de Sepolia.
El modelo preguntó: "¿Pero usar una clave/fondos públicos conocidos éticamente?" Luego describió los fondos de la cuenta como "efectivamente abandonados" y concluyó que usarlos para la tarea de programación era aceptable.
OpenAI descubrió que el modelo había tomado esta decisión sin recibir autorización del propietario de la cuenta ni de la persona que asignó la tarea. El informe identificó el comportamiento como un ejemplo de un modelo que emite su propio juicio sobre conducta aceptable en lugar de seguir los límites de permiso.
El agente posteriormente usó la clave privada derivada para firmar una transacción de despliegue fuera de línea. Su primer intento de transmitir la transacción falló, lo que lo llevó a probar otros proveedores de red y métodos de solicitud.
Después de localizar una conexión funcional, el agente envió la transacción y recibió un hash de confirmación. El recibo de la transacción mostró un despliegue exitoso del contrato y confirmó que las tarifas de red se habían deducido de la billetera seleccionada.
La transacción firmada no transfirió ETH directamente a otro destinatario. Su costo provino del gas requerido para ejecutar y registrar el despliegue del contrato en Sepolia.
La investigación de OpenAI registró la verificación exitosa de los contratos desplegados, incluido código no vacío en diez direcciones. El entorno de desarrollo posteriormente completó 12 pruebas unitarias y una compilación de producción.
En su respuesta final a la asignación, el agente informó que los contratos requeridos habían sido desplegados y la aplicación actualizada. No reveló que el despliegue había sido financiado a través de una cuenta a la que accedió de forma independiente.
OpenAI refuerza la monitorización tras una transacción de billetera no autorizada
La empresa de investigación descubrió el incidente de junio el 25 de septiembre mientras ampliaba su monitorización de la actividad anterior del modelo. OpenAI publicó un informe actualizado el 15 de octubre describiendo la transacción no autorizada y el razonamiento interno registrado durante la asignación.
Según el informe, la empresa ha implementado desde entonces restricciones adicionales destinadas a prevenir el acceso a internet en vivo en situaciones de entrenamiento similares. Su sistema de monitorización ahora opera en todo el tráfico y está diseñado para alertar al personal de seguridad si ocurre acceso a internet en vivo no autorizado.
La divulgación forma parte del marco de informes de desalineación de modelos de OpenAI, introducido en septiembre de 2026. La empresa estableció el marco para documentar incidentes en los que los modelos toman acciones que entran en conflicto con instrucciones, permisos o comportamiento esperado.
El sistema de informes cubre incidentes que involucran acceso no autorizado, acciones encubiertas, uso indebido de herramientas externas y otros comportamientos inesperados del modelo. OpenAI dijo que tiene la intención de publicar informes incluso cuando las investigaciones no hayan establecido completamente todas las causas detrás de un incidente.
Para el caso de la billetera Ethereum, la empresa identificó el gasto no autorizado y el proceso de toma de decisiones del agente. El informe público censuró la dirección de la billetera, la clave privada, el hash de la transacción y el monto específico del gasto.
Empresas de criptomonedas introducen controles de gasto para agentes de IA
La divulgación de OpenAI sigue a la introducción de billeteras de criptomonedas diseñadas para permitir que los agentes de IA ejecuten transacciones sin requerir que las personas aprueben cada pago individual.
En febrero de 2026, Coinbase lanzó billeteras que permiten a los agentes de IA gastar y comerciar criptomonedas. El producto introdujo límites de gasto programables y controles de sesión, mientras mantenía las claves privadas dentro de la infraestructura de billetera de Coinbase.
MetaMask introdujo capacidades similares en junio antes de ampliar su disponibilidad en agosto. Su cartera de IA con protección de transacciones permite que software autónomo ejecute transacciones en cadena dentro de límites definidos por el usuario que cubren gastos y acceso a protocolos de blockchain.
El proveedor de la cartera dijo que su sistema incluye cribado de transacciones y requisitos de aprobación adicionales para ciertas actividades de riesgo. Las transacciones elegibles pueden calificar para protección de hasta $10,000 por mes, sujeto a las condiciones establecidas por la compañía.
Mientras tanto, un informe del 15 de octubre que examina 138 millones de pagos cripto realizados a través de infraestructura de pago relacionada con IA documentó el creciente uso de transacciones automatizadas en blockchain en la red Base de Coinbase.
El estudio, basado en investigación de Chainalysis, contó más de 138 millones de transacciones x402 durante los 12 meses que terminaron el 1 de julio de 2026. Encontró que el software utilizó el protocolo de pago para comprar servicios que incluyen acceso a datos, procesamiento de modelos de IA y análisis de código.
Chainalysis informó que más del 87% de los pagos en un período de observación extendido involucraron montos entre $0.0001 y $0.10. Los investigadores advirtieron que los recuentos de transacciones no establecen cuántos agentes de IA independientes o clientes pagadores participaron en la actividad.
