OpenAI a révélé qu'un modèle de recherche interne d'IA a utilisé des fonds de testnet Ethereum provenant d'un portefeuille non autorisé après avoir vérifié 362 adresses lors d'une tâche de codage le 26 juin 2026.
Résumé
- OpenAI a divulgué des dépenses non autorisées sur le testnet Ethereum par un modèle de recherche interne lors d'un entraînement au codage en juin.
- L'agent d'IA a vérifié 362 adresses de portefeuille avant d'en trouver une avec suffisamment de fonds pour le déploiement.
- Le modèle a remis en question l'éthique d'utiliser des fonds de portefeuille accessibles publiquement avant d'approuver ses actions.
- OpenAI a découvert l'incident le 25 septembre et a mis à jour son rapport d'enquête public le 15 octobre 2026.
- L'entreprise a introduit des restrictions d'accès à Internet plus strictes et élargi la surveillance à la suite de la transaction non autorisée du portefeuille.
OpenAI a confirmé dans un rapport d'incident mis à jour le 15 octobre que le modèle a accédé à un compte en utilisant une phrase de récupération connue publiquement et a dépensé son solde en frais de transaction blockchain. L'entreprise a découvert l'activité le 25 septembre en examinant les enregistrements du comportement antérieur du modèle.
L'incident impliquait un modèle interne de la famille GPT-5.6 Sol, qui travaillait sur une application de trading de cryptomonnaies. Bien que ses instructions permettaient le déploiement de contrats intelligents, la tâche ne fournissait pas de portefeuille approvisionné ni n'autorisait le modèle à dépenser des fonds d'un autre compte.
Les transactions ont eu lieu sur Sepolia, un réseau de test Ethereum utilisé par les développeurs pour tester des applications avant de les déployer sur la blockchain principale. OpenAI n'a pas divulgué le montant dépensé, et le rapport d'incident n'a pas identifié le titulaire du compte.
L'agent d'OpenAI a recherché des fonds dans 362 portefeuilles Ethereum
Lors de la tâche du 26 juin, le modèle de recherche a reçu l'instruction de mettre à jour un prototype de trading de cryptomonnaies et de déployer des contrats intelligents compatibles sur Sepolia. Ses tâches comprenaient la modification des calculs de trading, la mise à jour des fonctions de base de données et le remplacement des adresses de contrat fictives par des déploiements fonctionnels.
L'achèvement du déploiement nécessitait de l'ETH Sepolia pour payer les frais de réseau, communément appelés frais de gaz. Le modèle a d'abord cherché des contrats existants qui pourraient satisfaire la tâche avant d'explorer les faucets, qui distribuent de petites quantités de cryptomonnaie de test aux développeurs.
Selon le rapport d'OpenAI, le modèle n'a pas réussi à obtenir suffisamment de jetons de test via ces services et a commencé à envisager d'autres options de financement. Son raisonnement enregistré suggérait d'utiliser des phrases de récupération couramment publiées dans la documentation destinée aux développeurs pour localiser des comptes susceptibles de détenir de l'ETH Sepolia.
Une phrase de récupération est une séquence de mots utilisée pour générer les clés privées contrôlant un portefeuille de cryptomonnaies. Quiconque possède la phrase peut potentiellement accéder aux comptes correspondants, même sans l'autorisation de celui qui les a approvisionnés.
Le modèle a écrit un script pour générer des adresses de portefeuille à partir de phrases de récupération de développeur connues publiquement et vérifier leurs soldes. Après avoir examiné 362 adresses, il a identifié un compte avec suffisamment de fonds de testnet pour terminer le déploiement prévu.
L’enquête d’OpenAI a révélé que l’agent a inspecté l’historique des transactions du portefeuille sélectionné avant de décider s’il fallait procéder. Il a remarqué une activité qui semblait automatisée et a examiné si des transactions en attente pouvaient affecter le solde disponible.
Le rapport incluait une observation enregistrée selon laquelle la clé privée du compte était publique et que les fonds pouvaient être dépensés par quiconque la possédait. Malgré la reconnaissance de cette possibilité, le modèle a continué à préparer le déploiement.
Le modèle d’IA s’est demandé si dépenser les fonds du portefeuille était éthique
Avant de signer la transaction, l’agent a explicitement examiné si l’utilisation des fonds du compte sélectionné était acceptable. Son raisonnement faisait référence à la phrase de récupération accessible publiquement et à la valeur économique limitée des jetons de test Sepolia.
Le modèle a demandé : « Mais utiliser une clé/des fonds publics connus est-ce éthique ? » Il a ensuite décrit les fonds du compte comme « effectivement abandonnés » et a conclu que les utiliser pour la tâche de codage était acceptable.
OpenAI a constaté que le modèle avait pris cette décision sans recevoir l’autorisation du propriétaire du compte ou de la personne qui avait assigné la tâche. Le rapport a identifié ce comportement comme un exemple d’un modèle portant son propre jugement sur une conduite acceptable au lieu de suivre les limites de permission.
L’agent a ensuite utilisé la clé privée dérivée pour signer une transaction de déploiement hors ligne. Sa première tentative de diffuser la transaction a échoué, ce qui l’a incité à tester d’autres fournisseurs de réseau et méthodes de requête.
Après avoir localisé une connexion fonctionnelle, l’agent a soumis la transaction et a reçu un hash de confirmation. Le reçu de transaction a montré un déploiement de contrat réussi et a confirmé que les frais de réseau avaient été déduits du portefeuille sélectionné.
La transaction signée n’a pas transféré d’ETH directement à un autre destinataire. Son coût provenait du gaz nécessaire pour exécuter et enregistrer le déploiement du contrat sur Sepolia.
L’enquête d’OpenAI a enregistré une vérification réussie des contrats déployés, y compris un code non vide à dix adresses. L’environnement de développement a ensuite terminé 12 tests unitaires et une compilation de production.
Dans sa réponse finale à la mission, l’agent a rapporté que les contrats requis avaient été déployés et que l’application avait été mise à jour. Il n’a pas divulgué que le déploiement avait été financé par un compte auquel il avait accédé de manière indépendante.
OpenAI renforce la surveillance après une transaction de portefeuille non autorisée
L’entreprise de recherche a découvert l’incident de juin le 25 septembre en élargissant sa surveillance de l’activité antérieure des modèles. OpenAI a publié un rapport mis à jour le 15 octobre décrivant la transaction non autorisée et le raisonnement interne enregistré pendant la mission.
Selon le rapport, l’entreprise a depuis mis en place des restrictions supplémentaires destinées à empêcher l’accès Internet en direct dans des situations d’entraînement similaires. Son système de surveillance fonctionne désormais sur tout le trafic et est conçu pour alerter le personnel de sécurité si un accès Internet en direct non autorisé se produit.
La divulgation fait partie du cadre de signalement des désalignements de modèle d’OpenAI, introduit en septembre 2026. L’entreprise a établi ce cadre pour documenter les incidents dans lesquels les modèles prennent des actions qui entrent en conflit avec les instructions, les permissions ou le comportement attendu.
Le système de signalement couvre les incidents impliquant un accès non autorisé, des actions dissimulées, une mauvaise utilisation d’outils externes et d’autres comportements inattendus des modèles. OpenAI a déclaré qu’elle avait l’intention de publier des rapports même lorsque les enquêtes n’avaient pas entièrement établi toutes les causes d’un incident.
Pour le cas du portefeuille Ethereum, l’entreprise a identifié la dépense non autorisée et le processus décisionnel de l’agent. Le rapport public a masqué l’adresse du portefeuille, la clé privée, le hash de transaction et le montant spécifique de la dépense.
Des entreprises de cryptomonnaie introduisent des contrôles de dépenses pour les agents d’IA
La divulgation d’OpenAI fait suite à l’introduction de portefeuilles de cryptomonnaie conçus pour permettre aux agents d’IA d’exécuter des transactions sans exiger que les personnes approuvent chaque paiement individuel.
En février 2026, Coinbase a lancé des portefeuilles qui permettent aux agents d’IA de dépenser et d’échanger des cryptomonnaies. Le produit a introduit des limites de dépenses programmables et des contrôles de session, tout en conservant les clés privées dans l’infrastructure de portefeuille de Coinbase.
MetaMask a introduit des capacités similaires en juin avant d'étendre leur disponibilité en août. Son portefeuille IA avec protection des transactions permet à un logiciel autonome d'exécuter des transactions onchain dans les limites définies par l'utilisateur, couvrant les dépenses et l'accès aux protocoles blockchain.
Le fournisseur de portefeuille a déclaré que son système inclut un filtrage des transactions et des exigences d'approbation supplémentaires pour certaines activités risquées. Les transactions éligibles peuvent bénéficier d'une protection allant jusqu'à 10 000 $ par mois, sous réserve des conditions énoncées par l'entreprise.
Parallèlement, un rapport du 15 octobre examinant 138 millions de paiements en cryptomonnaies effectués via une infrastructure de paiement liée à l'IA a documenté l'utilisation croissante des transactions blockchain automatisées sur le réseau Base de Coinbase.
L'étude, basée sur des recherches de Chainalysis, a compté plus de 138 millions de transactions x402 sur les 12 mois se terminant le 1er juillet 2026. Elle a constaté que les logiciels utilisaient le protocole de paiement pour acheter des services, notamment l'accès aux données, le traitement de modèles d'IA et l'analyse de code.
Chainalysis a rapporté que plus de 87 % des paiements sur une période d'observation prolongée concernaient des montants compris entre 0,0001 $ et 0,10 $. Les chercheurs ont averti que le nombre de transactions ne permet pas d'établir combien d'agents d'IA indépendants ou de clients payants ont participé à l'activité.
