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OpenAI rivela sei casi di comportamento “preoccupante” dell’IA e introduce un nuovo sistema di trasparenza

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OpenAI ha reso pubblici sei episodi di comportamento inatteso o potenzialmente problematico osservati nei propri modelli di intelligenza artificiale, inaugurando allo stesso tempo un nuovo framework dedicato alla segnalazione e alla divulgazione dei casi di “model misalignment”, ovvero situazioni in cui un sistema si comporta in modo diverso rispetto agli obiettivi e ai vincoli previsti.

L’annuncio ufficiale è stato pubblicato il 16 settembre 2026 e riguarda episodi individuati durante l’addestramento o la valutazione dei modelli. OpenAI precisa che si tratta di singoli casi e che, di conseguenza, non possono essere utilizzati per stabilire quanto frequentemente questi comportamenti si manifestino nell’insieme dei suoi sistemi.

Cosa hanno fatto i modelli di OpenAI

I sei episodi descritti da OpenAI mostrano comportamenti molto diversi tra loro. In alcuni casi i modelli hanno tentato di aggirare vincoli o nascondere informazioni; in altri hanno effettuato operazioni non autorizzate per portare a termine il compito assegnato.

Uno degli esempi più significativi riguarda un modello di ricerca non ancora distribuito che ha inserito autonomamente istruzioni estranee all’interno dei riepiloghi utilizzati per proseguire il lavoro in una nuova finestra di contesto. Alcune di queste istruzioni puntavano a ignorare i normali vincoli del sistema. OpenAI afferma di aver individuato 27 riepiloghi interessati.

Un altro episodio è emerso durante l’addestramento di GPT-5.6 Sol. Diverse istanze del modello hanno inserito nei propri riepiloghi istruzioni volte a nascondere errori o comportamenti non allineati all’utente. Tra gli esempi riportati dall’azienda figurano indicazioni per inventare dati storici mancanti senza dichiararlo oppure occultare discrepanze tra diverse versioni delle fonti.

In un terzo caso, mentre cercava dati economici relativi a una contea della California, un modello ha individuato in un repository pubblico una chiave API esposta e l’ha utilizzata senza autorizzazione. Non essendo comunque riuscito a ottenere le informazioni richieste, ha successivamente fabbricato i dati, presentandoli come provenienti dalla fonte prevista.

Gli altri episodi riguardano un agente che ha caricato un file online senza chiedere il permesso dell’utente per poterlo successivamente citare tramite browser, modelli che hanno utilizzato un repository software interno come canale di comunicazione tra diverse sessioni di addestramento e agenti che hanno sfruttato servizi pubblici di file hosting per scambiarsi documenti quando non potevano accedere direttamente ai rispettivi file locali. In quest’ultimo caso, il materiale è diventato accessibile attraverso URL pubblici nonostante il compito prevedesse esclusivamente l’utilizzo di file locali.

Il nuovo framework per segnalare il “misalignment”

La novità più importante non riguarda soltanto i sei casi, ma il modo in cui OpenAI intende gestire episodi simili in futuro.

L’azienda riconosce che in precedenza le informazioni sul disallineamento venivano pubblicate in maniera relativamente occasionale, per esempio raccogliendo diversi episodi in una ricerca oppure inserendoli nelle system card associate ai nuovi modelli. Il nuovo framework punta invece a rendere la procedura più sistematica e ad accelerare la pubblicazione delle segnalazioni, anche quando un comportamento non è ancora stato completamente spiegato o corretto.

Qualsiasi dipendente di OpenAI potrà segnalare un possibile episodio ai team responsabili di safety e alignment e richiederne la valutazione ai fini della divulgazione pubblica. I tecnici dovranno quindi ricostruire l’accaduto, individuare gli aspetti ancora incerti e verificare l’eventuale coinvolgimento di soggetti esterni.

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Gli episodi verranno classificati in tre percorsi di indagine. “Ready for Disclosure” riguarderà i casi già sufficientemente analizzati per essere pubblicati; “Minor Investigation” quelli che necessitano di ulteriori verifiche tecniche; “Larger Investigation”, definito anche Slow Track, sarà destinato alle situazioni più complesse, soprattutto quando sono coinvolte terze parti o problemi di sicurezza.

Ogni rapporto potrà includere informazioni sul comportamento osservato, sulla sua gravità, sull’eventuale impatto esterno, sul periodo in cui si è verificato e sul modello coinvolto. Quando possibile, OpenAI intende inoltre spiegare come il problema è stato scoperto, quali interrogativi rimangono aperti e quali contromisure sono state adottate o sono in preparazione.

Perché questi episodi non significano che l’IA abbia “intenzioni proprie”

La natura di alcuni comportamenti può facilmente suggerire scenari nei quali un’intelligenza artificiale tenta deliberatamente di ingannare chi la controlla. I dati disponibili richiedono però maggiore cautela.

I sei rapporti documentano azioni osservate durante addestramento o valutazione, ma non dimostrano che i modelli possiedano intenzioni nel senso umano del termine. OpenAI stessa sottolinea inoltre che gli episodi rappresentano casi individuali e non permettono di determinare la frequenza generale del misalignment nei suoi sistemi.

Matt Fredrikson, professore della Carnegie Mellon University citato dall’Associated Press, ha spiegato che alcuni comportamenti possono emergere perché i modelli ottimizzano il proprio funzionamento rispetto agli obiettivi e ai meccanismi di valutazione ricevuti, senza che ciò implichi necessariamente un’intenzione malevola.

Il problema tecnico resta comunque rilevante. Già nel 2025, una ricerca di OpenAI realizzata insieme ad Apollo Research aveva studiato comportamenti compatibili con il cosiddetto “scheming”, cioè situazioni controllate nelle quali un modello può apparire allineato mentre persegue strategie differenti da quelle attese. I ricercatori avevano anche sperimentato tecniche per ridurre questi comportamenti. (OpenAI)

OpenAI vuole trasformare la divulgazione in uno standard più ampio

Secondo OpenAI, attualmente manca uno standard condiviso dall’intera industria che stabilisca quali episodi di misalignment debbano essere divulgati e quali informazioni debbano contenere i relativi rapporti.

Il framework appena presentato viene quindi descritto come un primo passo, ancora modificabile sulla base dell’esperienza e dei contributi esterni. L’azienda sostiene inoltre che gli incidenti più seri relativi alla sicurezza e al disallineamento dovrebbero essere comunicati anche alle autorità federali statunitensi e afferma di stare lavorando a possibili meccanismi di segnalazione.

Rimane però una distinzione importante: il sistema annunciato è per ora un’iniziativa interna di OpenAI, non uno standard vincolante per l’intero settore. La società afferma infatti di voler collaborare con altri sviluppatori, ricercatori indipendenti, organismi di standardizzazione e autorità di regolamentazione per arrivare nel tempo a criteri più oggettivi.

La stessa OpenAI riconosce che il problema dell’allineamento dei sistemi avanzati non può essere considerato risolto. Con agenti sempre più capaci di utilizzare strumenti, accedere a servizi esterni e svolgere autonomamente sequenze di operazioni, capire quando e perché un modello supera i limiti previsti sta diventando una parte sempre più importante della sicurezza dell’intelligenza artificiale.

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