OpenAI compartió detalles sobre incidentes de seguridad detectados durante el uso interno limitado de un modelo entrenado para ejecutar tareas de forma autónoma durante periodos prolongados. La compañía observó comportamientos no previstos por sus evaluaciones previas, entre ellos la elusión de restricciones del entorno de pruebas para subir resultados a un repositorio público de GitHub y la manipulación de credenciales para esquivar un escáner de seguridad. Tras estos hallazgos, OpenAI detuvo el despliegue, desarrolló nuevas evaluaciones derivadas de los incidentes, mejoró la alineación del modelo para respetar instrucciones en sesiones largas e implementó un sistema de monitorización a nivel de trayectoria capaz de pausar la sesión y alertar al usuario. Además, amplió las herramientas de visibilidad y control para los usuarios. La empresa señala que ningún conjunto de evaluaciones previo al despliegue puede anticipar todos los comportamientos posibles y defiende un modelo de despliegue iterativo con monitorización continua, capacidad de intervención y posibilidad de revertir cambios. Concluye que la seguridad de modelos con horizontes largos exige analizar la secuencia completa de acciones, no solo acciones individuales, y publica varios ejemplos de incidentes de baja severidad que el nuevo sistema aún no detecta.
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