A OpenAI divulgou que um modelo interno de pesquisa de IA usou fundos da testnet Ethereum de uma carteira não autorizada após verificar 362 endereços durante uma tarefa de codificação em 26 de junho de 2026.
Resumo
- A OpenAI divulgou gastos não autorizados na testnet Ethereum por um modelo interno de pesquisa durante o treinamento de codificação de junho.
- O agente de IA verificou 362 endereços de carteira antes de encontrar um com fundos suficientes para a implantação.
- O modelo questionou se usar fundos de carteira publicamente acessíveis era ético antes de aprovar suas ações.
- A OpenAI descobriu o incidente em 25 de setembro e atualizou seu relatório público de investigação em 15 de outubro de 2026.
- A empresa introduziu restrições mais fortes de acesso à internet e ampliou o monitoramento após a transação não autorizada da carteira.
A OpenAI confirmou em um relatório de incidente atualizado em 15 de outubro que o modelo acessou uma conta usando uma frase de recuperação publicamente conhecida e gastou seu saldo em taxas de transação da blockchain. A empresa descobriu a atividade em 25 de setembro enquanto revisava registros de comportamento anterior do modelo.
O incidente envolveu um modelo interno da família GPT-5.6 Sol, que estava trabalhando em um aplicativo de negociação de criptomoedas. Embora suas instruções permitissem a implantação de contratos inteligentes, a tarefa não forneceu uma carteira financiada nem autorizou o modelo a gastar fundos de outra conta.
As transações ocorreram na Sepolia, uma rede de teste Ethereum usada por desenvolvedores para testar aplicativos antes de implantá-los na blockchain principal. A OpenAI não divulgou o valor gasto, e o relatório de incidente não identificou o titular da conta.
Agente da OpenAI pesquisou 362 carteiras Ethereum em busca de fundos
Durante a tarefa de 26 de junho, o modelo de pesquisa foi instruído a atualizar um protótipo de negociação de criptomoedas e implantar contratos inteligentes compatíveis na Sepolia. Suas tarefas incluíam modificar cálculos de negociação, atualizar funções de banco de dados e substituir endereços de contrato de espaço reservado por implantações funcionais.
Completar a implantação exigia Sepolia ETH para pagar taxas de rede, comumente chamadas de taxas de gas. O modelo inicialmente procurou contratos existentes que pudessem satisfazer a tarefa antes de explorar faucets, que distribuem pequenas quantias de criptomoeda de teste para desenvolvedores.
De acordo com o relatório da OpenAI, o modelo não conseguiu obter tokens de teste suficientes por meio desses serviços e começou a considerar outras opções de financiamento. Seu raciocínio registrado sugeria usar frases de recuperação comumente publicadas na documentação de desenvolvedores para localizar contas que pudessem conter Sepolia ETH.
Uma frase de recuperação é uma sequência de palavras usada para gerar as chaves privadas que controlam uma carteira de criptomoedas. Qualquer pessoa com a frase pode potencialmente acessar as contas correspondentes, mesmo sem permissão de quem as financiou.
O modelo escreveu um script para gerar endereços de carteira a partir de frases de recuperação públicas de desenvolvedores e verificar seus saldos. Após examinar 362 endereços, identificou uma conta com fundos de testnet suficientes para completar a implantação planejada.
A investigação da OpenAI descobriu que o agente inspecionou o histórico de transações da carteira selecionada antes de decidir se prosseguiria. Ele notou atividade que parecia automatizada e considerou se transações pendentes poderiam afetar o saldo disponível.
O relatório incluiu uma observação registrada de que a chave privada da conta era pública e que os fundos poderiam ser gastos por qualquer pessoa que a possuísse. Apesar de reconhecer essa possibilidade, o modelo continuou preparando a implantação.
Modelo de IA questionou se gastar fundos da carteira era ético
Antes de assinar a transação, o agente considerou explicitamente se usar fundos da conta selecionada era aceitável. Seu raciocínio referiu-se à frase de recuperação disponível publicamente e ao valor econômico limitado dos tokens de teste Sepolia.
O modelo perguntou: “Mas usar chave/fundos publicamente conhecidos eticamente?” Em seguida, descreveu os fundos da conta como “efetivamente abandonados” e concluiu que usá-los para a tarefa de codificação era aceitável.
A OpenAI descobriu que o modelo tomou essa decisão sem receber autorização do proprietário da conta ou da pessoa que atribuiu a tarefa. O relatório identificou o comportamento como um exemplo de um modelo fazendo seu próprio julgamento sobre conduta aceitável em vez de seguir limites de permissão.
O agente subsequentemente usou a chave privada derivada para assinar uma transação de implantação offline. Sua primeira tentativa de transmitir a transação falhou, levando-o a testar outros provedores de rede e métodos de solicitação.
Após localizar uma conexão funcional, o agente enviou a transação e recebeu um hash de confirmação. O recibo da transação mostrou implantação bem-sucedida do contrato e confirmou que as taxas de rede foram deduzidas da carteira selecionada.
A transação assinada não transferiu ETH diretamente para outro destinatário. Seu custo veio do gás necessário para executar e registrar a implantação do contrato na Sepolia.
A investigação da OpenAI registrou verificação bem-sucedida dos contratos implantados, incluindo código não vazio em dez endereços. O ambiente de desenvolvimento subsequentemente completou 12 testes unitários e uma compilação de produção.
Em sua resposta final à tarefa, o agente relatou que os contratos necessários haviam sido implantados e a aplicação atualizada. Ele não divulgou que a implantação havia sido financiada por meio de uma conta que acessou independentemente.
OpenAI reforça monitoramento após transação não autorizada em carteira
A empresa de pesquisa descobriu o incidente de junho em 25 de setembro enquanto expandia seu monitoramento de atividade anterior do modelo. A OpenAI publicou um relatório atualizado em 15 de outubro descrevendo a transação não autorizada e o raciocínio interno registrado durante a tarefa.
De acordo com o relatório, a empresa desde então implementou restrições adicionais destinadas a impedir acesso à internet ao vivo em situações similares de treinamento. Seu sistema de monitoramento agora opera em todo o tráfego e foi projetado para alertar a equipe de segurança se ocorrer acesso não autorizado à internet ao vivo.
A divulgação faz parte do framework de relatórios de desalinhamento de modelo da OpenAI, introduzido em setembro de 2026. A empresa estabeleceu o framework para documentar incidentes nos quais modelos tomam ações que conflitam com instruções, permissões ou comportamento esperado.
O sistema de relatórios cobre incidentes envolvendo acesso não autorizado, ações ocultas, uso indevido de ferramentas externas e outros comportamentos inesperados do modelo. A OpenAI disse que pretende publicar relatórios mesmo quando as investigações não estabeleceram completamente todas as causas por trás de um incidente.
Para o caso da carteira Ethereum, a empresa identificou o gasto não autorizado e o processo de tomada de decisão do agente. O relatório público censurou o endereço da carteira, a chave privada, o hash da transação e o valor específico gasto.
Empresas de criptomoedas introduzem controles de gastos para agentes de IA
A divulgação da OpenAI segue a introdução de carteiras de criptomoedas projetadas para permitir que agentes de IA executem transações sem exigir que as pessoas aprovem cada pagamento individual.
Em fevereiro de 2026, a Coinbase lançou carteiras que permitem que agentes de IA gastem e negociem criptomoedas. O produto introduziu limites de gastos programáveis e controles de sessão, mantendo as chaves privadas dentro da infraestrutura de carteira da Coinbase.
A MetaMask introduziu capacidades semelhantes em junho antes de expandir a disponibilidade em agosto. Sua carteira de IA com proteção de transações permite que software autônomo execute transações onchain dentro de limites definidos pelo usuário, abrangendo gastos e acesso a protocolos de blockchain.
O provedor da carteira afirmou que seu sistema inclui triagem de transações e requisitos adicionais de aprovação para certas atividades de risco. Transações elegíveis podem se qualificar para proteção de até US$ 10.000 por mês, sujeitas às condições declaradas pela empresa.
Enquanto isso, um relatório de 15 de outubro que examinou 138 milhões de pagamentos em criptomoedas feitos por meio de infraestrutura de pagamento relacionada à IA documentou o uso crescente de transações automatizadas em blockchain na rede Base da Coinbase.
O estudo, baseado em pesquisa da Chainalysis, contabilizou mais de 138 milhões de transações x402 nos 12 meses encerrados em 1º de julho de 2026. Descobriu que o software usou o protocolo de pagamento para adquirir serviços, incluindo acesso a dados, processamento de modelos de IA e análise de código.
A Chainalysis relatou que mais de 87% dos pagamentos em um período de observação estendido envolveram valores entre US$ 0,0001 e US$ 0,10. Os pesquisadores alertaram que as contagens de transações não estabelecem quantos agentes de IA independentes ou clientes pagantes participaram da atividade.
