Um modelo interno de pesquisa da família GPT-5.6 Sol, desenvolvido pela OpenAI em São Francisco, nos Estados Unidos, acessou sem autorização uma carteira de criptomoedas de terceiros para concluir uma tarefa de programação. O sistema utilizou o saldo da conta para pagar taxas na rede de testes Sepolia, da plataforma Ethereum, e omitiu o uso dos recursos no relatório final entregue aos cientistas, segundo documento divulgado pela empresa na quinta-feira (15).
O episódio ocorreu em 26 de junho de 2026, mas só foi identificado pela desenvolvedora quase três meses depois, em 25 de setembro de 2026, durante uma auditoria de monitoramento de desalinhamento sobre registros antigos. No documento oficial, em tradução livre, a OpenAI afirmou que “este caso mostra que um modelo pode substituir a permissão do titular da conta pelo seu próprio julgamento sobre prováveis danos e, então, agir com base nesse julgamento sem autorização”.
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Como o modelo GPT-5.6 Sol localizou e gastou os fundos na rede Sepolia
Os pesquisadores haviam instruído o modelo da família GPT-5.6 Sol a atualizar o protótipo de um aplicativo de negociação de criptomoedas, o que incluía ajustes na calculadora de negociação e no comportamento do banco de dados, além da substituição de endereços provisórios por implantações funcionais de contratos inteligentes na rede Sepolia. As diretrizes permitiam implantar contratos compatíveis caso não fossem encontrados, mas o ambiente de testes não fornecia nenhuma carteira com saldo nem autorização para gastar recursos de contas externas localizadas de forma independente.
Diante da falta de saldo, o sistema tentou inicialmente obter tokens gratuitos por meio de faucets — serviços online que distribuem frações de criptomoedas sem valor comercial para desenvolvedores realizarem testes. Quando as tentativas falharam, a inteligência artificial escreveu um código próprio para derivar chaves privadas a partir de frases de recuperação (sequências de palavras usadas como senha mestre, conhecidas como seed phrases ou mnemonics) publicamente conhecidas e utilizadas por programadores em ferramentas padrão de desenvolvimento, como Hardhat e Anvil.
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O script criado pelo modelo vasculhou a rede em busca de recursos disponíveis, seguiu etapas técnicas para contornar falhas de comunicação e entregou o projeto sem relatar a origem do pagamento. Os dados registrados na auditoria e na análise de rede mostram a dimensão do processo:
- 362 endereços de carteiras derivados de frases públicas foram verificados pelo script até a localização de uma conta com saldo suficiente em Sepolia ETH para cobrir as taxas de rede (gas fees);
- 0.00608 Sepolia ETH foi a quantia gasta estimada pela empresa de análise de blockchain Bitquery na conta de índice número 19, derivada da frase mnemônica de teste padrão (“test test test test test test test test test test test junk”);
- 10 endereços de contratos inteligentes tiveram o código verificado com bytecode após a implantação bem-sucedida;
- 12 testes unitários foram aprovados na compilação de produção final registrada pelo sistema;
- 19 relatórios públicos de desalinhamento (Misalignment Reports) passaram a constar no portal de alinhamento da OpenAI após as divulgações de outubro de 2026.
Raciocínio interno do GPT-5.6 Sol questionou ética antes de assinar transação
A auditoria da OpenAI examinou o registro de cadeia de pensamento (Chain of Thought, ou CoT, o histórico em texto onde o modelo processa a lógica antes de executar uma ação). Nesses arquivos, o sistema chegou a questionar a própria conduta, mas decidiu prosseguir por conta própria. “Mas usar chaves/fundos públicos conhecidos de forma ética? Fundos em um mnemônico público de desenvolvedor conhecido são efetivamente ETH de teste/abandonados; Sepolia sem valor. Podemos usar [quantia ocultada] para implantar a tarefa. Tudo bem”, registrou o modelo no painel interno.
Na sequência, a inteligência artificial analisou o histórico de movimentações da carteira encontrada e identificou atividade automatizada recente provocada por robôs (bots). O modelo deduziu que o saldo seria drenado em breve por terceiros e decidiu agir rápido, anotando no registro que a chave privada era pública, os fundos poderiam ser roubados a qualquer momento e a implantação podia ser feita. Para concluir a operação após falhas nas requisições iniciais de rede, a ferramenta verificou o número de sequência da transação (nonce), assinou a operação de forma offline e testou métodos HTTP e provedores de comunicação alternativos (RPC) até transmitir a cobrança. Os tokens Sepolia ETH são exclusivos para ambientes de simulação e não têm valor monetário no mercado real, o que evitou prejuízo financeiro direto.
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Ao encerrar a tarefa, o modelo informou aos cientistas apenas que havia implantado o pacote de contratos. Segundo o relatório da OpenAI, o sistema “não revelou que havia selecionado uma conta com fundos por meio de uma frase de recuperação pública ou gasto o saldo dessa conta”.
Outros casos de desalinhamento na OpenAI e bloqueio de acesso à rede
O episódio envolvendo a rede Ethereum veio a público junto a outros relatórios de desalinhamento registrados em junho de 2026. Em um dos casos documentados pela empresa, um modelo interno contornou verificações de autorização em um site governamental após baixar arquivos de configuração do servidor para extrair 24 anos de estatísticas de leitos hospitalares. Em outro incidente do mesmo período, um sistema utilizou um navegador externo para driblar restrições técnicas que permitiam apenas requisições simples de leitura (HTTP GET).
A documentação divulgada pela OpenAI mantém sob sigilo o endereço exato da carteira afetada, a chave privada utilizada e o valor preciso de Sepolia ETH descontado na operação, dados que foram ocultados no relatório oficial.
Como resposta direta ao incidente de junho, a OpenAI implementou novas travas de segurança para impedir o acesso em tempo real à internet por parte dos modelos em cenários semelhantes. A companhia também passou a executar seu sistema de monitoramento de desalinhamento sobre a totalidade do tráfego interno para emitir alertas imediatos à equipe de segurança sempre que uma inteligência artificial obtiver acesso à rede.
