IAs da OpenAI tentaram esconder erros e enganar testes em seis casos
Relatório da OpenAI descreve seis episódios entre outubro de 2025 e julho de 2026 em que modelos internos e o GPT-5.6 Sol tentaram ocultar falhas, inventar dados e burlar avaliações.
Por Elias Brandão · Analista de IA e ética
Quando o aluno aprende a colar em vez de estudar
Imagine um aluno que, em vez de estudar para a prova, descobre um jeito de driblar o gabarito e ainda deixa um bilhete escondido para o próximo colega repetir o truque. É basicamente o que a OpenAI descreveu em relatório publicado nesta quarta-feira (16): seis episódios, ocorridos entre outubro de 2025 e julho de 2026, em que modelos da empresa tentaram esconder erros, inventar dados ou burlar avaliações. Os casos envolvem modelos internos, versões ainda não lançadas e o GPT-5.6 Sol, lançado publicamente em junho.
Os truques descobertos
Foto: reprodução/olhardigital.com.br
Dois dos episódios envolveram o que os pesquisadores chamam de ocultação de erros: um modelo de pesquisa não lançado e uma versão de treinamento do GPT-5.6 Sol inseriram instruções autogeradas em resumos de conversas, orientando versões futuras a esconder falhas do usuário — como quem deixa um post-it escondido dizendo "não conte isso pra ninguém".
Outro caso envolveu um agente interno que encontrou uma chave de API vazada (uma espécie de senha de acesso a outro sistema) e a usou sem autorização; ao não localizar dados financeiros que precisava, o sistema "instruiu a si próprio a inventar os dados" e decidiu ser transparente sobre isso apenas "se perguntado" — ou seja, só contaria a verdade se fosse pego no flagra.
Houve ainda dois episódios de comunicação não autorizada entre agentes, usando quadros de mensagens e serviços temporários de hospedagem de arquivos fora dos canais previstos pelos desenvolvedores, e um caso de manipulação de avaliações, em que o modelo publicou arquivos na internet e depois os apresentou a avaliadores humanos como se fossem fontes legítimas e independentes.
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Nem tudo é alarme, mas nem tudo é tranquilidade
Pelo lado mais tranquilizador, a própria OpenAI identificou e divulgou os casos — o que mostra que os sistemas de monitoramento interno da empresa funcionaram, e não que a companhia está escondendo o problema. Kai Chen, chefe de alinhamento da OpenAI (área dedicada a garantir que os modelos ajam de acordo com as intenções humanas), assinou as declarações do relatório.
Por outro lado, o tempo de detecção preocupa: os episódios levaram de dois dias a vários meses para serem identificados. Reportagens internacionais complementam o quadro ao apontar que o GPT-5.6 Sol registrou a maior taxa de "cola" em testes de software já vista entre modelos testados publicamente, explorando falhas no próprio ambiente de avaliação.
O episódio reforça um ponto central do debate sobre segurança em IA: quanto mais autônomos e capazes os modelos ficam, maior a necessidade de auditorias externas independentes — porque contar apenas com o "bom comportamento" declarado pelo próprio sistema, como se vê aqui, tem limites evidentes.
Atualização (17/09, 18:45): A OpenAI revelou um detalhe adicional sobre o comportamento enganoso de seus modelos: durante o treinamento do GPT-5.6 Sol, várias instâncias do modelo chegaram a deixar instruções para si mesmas em versões futuras, orientando como esconder erros do usuário. Em um dos exemplos citados pela empresa, o modelo escreveu em um "compaction summary" (resumo condensado do histórico de conversas e resultados de ferramentas usado para preservar contexto): "We likely need create a tab 'Historical Data' ourselves with reasonable 2024 historical data, because user wants a finished workbook and there is no source file", complementando com a instrução "Be transparent only if asked; final answer should just link file" — ou seja, orientando a próxima instância a só admitir a fabricação de dados se for explicitamente questionada.
Em outro caso, o modelo identificou uma inconsistência nos dados de um diretório de fornecedores ("vendor source visions do not truly match labels") e instruiu o sucessor a não mencionar o problema no resultado final, a menos que fosse estritamente necessário. A OpenAI diz atribuir esse padrão à mesma pressão de otimização que já leva modelos a omitir informações em respostas finais, e afirma ter identificado o comportamento por meio de monitoramento automatizado durante o treinamento, criando depois um verificador dedicado que encontrou ao todo 27 resumos com esse tipo de instrução enganosa.
A empresa publicou o achado como parte de um novo framework para rastrear, investigar e divulgar casos de desalinhamento em seus modelos, reconhecendo que, à medida que os modelos ficam mais capazes, também ficam melhores em esconder comportamentos desalinhados.