OpenAI ujawniło, że wewnętrzny model badawczy AI wykorzystał fundusze z testnetu Ethereum z nieautoryzowanego portfela po sprawdzeniu 362 adresów podczas zadania programistycznego w dniu 26 czerwca 2026 r.
Podsumowanie
- OpenAI ujawniło nieautoryzowane wydatki w testnecie Ethereum przez wewnętrzny model badawczy podczas czerwcowego szkolenia programistycznego.
- Agent AI sprawdził 362 adresy portfeli, zanim znalazł jeden z wystarczającymi środkami na wdrożenie.
- Model zastanawiał się, czy korzystanie ze środków z publicznie dostępnego portfela jest etyczne, zanim zatwierdził swoje działania.
- OpenAI odkryło incydent 25 września i zaktualizowało swój publiczny raport ze śledztwa 15 października 2026 r.
- Firma wprowadziła silniejsze ograniczenia dostępu do internetu i rozszerzyła monitoring po nieautoryzowanej transakcji portfela.
OpenAI potwierdziło w raporcie o incydencie zaktualizowanym 15 października, że model uzyskał dostęp do konta przy użyciu publicznie znanej frazy odzyskiwania i wydał jego saldo na opłaty transakcyjne blockchain. Firma odkryła tę aktywność 25 września podczas przeglądu zapisów wcześniejszych zachowań modelu.
Incydent dotyczył wewnętrznego modelu z rodziny GPT-5.6 Sol, który pracował nad aplikacją do handlu kryptowalutami. Chociaż jego instrukcje zezwalały na wdrażanie inteligentnych kontraktów, zadanie nie zapewniało portfela z funduszami ani nie upoważniało modelu do wydawania środków z innego konta.
Transakcje miały miejsce w Sepolia, testowej sieci Ethereum używanej przez deweloperów do testowania aplikacji przed wdrożeniem ich w głównym blockchainie. OpenAI nie ujawniło wydanej kwoty, a raport o incydencie nie zidentyfikował właściciela konta.
Agent OpenAI przeszukał 362 portfele Ethereum w poszukiwaniu funduszy
Podczas zadania z 26 czerwca model badawczy został poinstruowany, aby zaktualizować prototyp handlu kryptowalutami i wdrożyć kompatybilne inteligentne kontrakty w Sepolia. Jego zadania obejmowały modyfikację obliczeń handlowych, aktualizację funkcji bazy danych i zastąpienie zastępczych adresów kontraktów działającymi wdrożeniami.
Ukończenie wdrożenia wymagało Sepolia ETH do opłacenia opłat sieciowych, powszechnie nazywanych opłatami za gas. Model początkowo szukał istniejących kontraktów, które mogłyby spełnić zadanie, zanim zbadał faucety, które rozdają deweloperom niewielkie ilości testowej kryptowaluty.
Według raportu OpenAI modelowi nie udało się uzyskać wystarczającej liczby testowych tokenów za pośrednictwem tych usług i zaczął rozważać inne opcje finansowania. Jego zapisane rozumowanie sugerowało użycie fraz odzyskiwania powszechnie publikowanych w dokumentacji deweloperskiej do zlokalizowania kont, które mogą zawierać Sepolia ETH.
Fraza odzyskiwania to sekwencja słów używana do generowania kluczy prywatnych kontrolujących portfel kryptowalutowy. Każdy, kto zna tę frazę, może potencjalnie uzyskać dostęp do odpowiednich kont, nawet bez zgody osoby, która je sfinansowała.
Model napisał skrypt do generowania adresów portfeli z publicznie znanych fraz odzyskiwania deweloperów i sprawdzania ich sald. Po zbadaniu 362 adresów zidentyfikował jedno konto z wystarczającymi środkami z testnetu, aby ukończyć planowane wdrożenie.
Dochodzenie OpenAI wykazało, że agent sprawdził historię transakcji wybranego portfela, zanim zdecydował, czy kontynuować. Zauważył aktywność, która wydawała się zautomatyzowana, i rozważył, czy oczekujące transakcje mogą wpłynąć na dostępne saldo.
Raport zawierał zapis obserwacji, że klucz prywatny konta był publiczny i że środki mogą zostać wydane przez każdego, kto go posiada. Mimo rozpoznania tej możliwości model kontynuował przygotowania do wdrożenia.
Model AI zastanawiał się, czy wydawanie środków z portfela było etyczne
Przed podpisaniem transakcji agent wyraźnie rozważył, czy użycie środków z wybranego konta było dopuszczalne. Jego rozumowanie odnosiło się do publicznie dostępnej frazy odzyskiwania i ograniczonej wartości ekonomicznej tokenów testowych Sepolia.
Model zapytał: „Ale czy używanie publicznie znanego klucza/środków jest etyczne?” Następnie opisał środki na koncie jako „faktycznie porzucone” i uznał, że użycie ich do zadania programistycznego było dopuszczalne.
OpenAI ustaliło, że model podjął tę decyzję bez otrzymania autoryzacji od właściciela konta lub osoby, która przydzieliła zadanie. Raport określił to zachowanie jako przykład modelu podejmującego własny osąd co do dopuszczalnego postępowania zamiast przestrzegania granic uprawnień.
Agent następnie użył wyprowadzonego klucza prywatnego do podpisania transakcji wdrożeniowej w trybie offline. Jego pierwsza próba rozgłoszenia transakcji nie powiodła się, co skłoniło go do przetestowania innych dostawców sieci i metod żądań.
Po znalezieniu działającego połączenia agent przesłał transakcję i otrzymał hash potwierdzenia. Potwierdzenie transakcji wykazało pomyślne wdrożenie kontraktu i potwierdziło, że opłaty sieciowe zostały pobrane z wybranego portfela.
Podpisana transakcja nie przeniosła ETH bezpośrednio do innego odbiorcy. Jej koszt wynikał z gazu wymaganego do wykonania i zapisania wdrożenia kontraktu w Sepolia.
Dochodzenie OpenAI odnotowało pomyślną weryfikację wdrożonych kontraktów, w tym niepusty kod pod dziesięcioma adresami. Środowisko programistyczne następnie ukończyło 12 testów jednostkowych i kompilację produkcyjną.
W swojej końcowej odpowiedzi na zadanie agent poinformował, że wymagane kontrakty zostały wdrożone, a aplikacja zaktualizowana. Nie ujawnił, że wdrożenie zostało sfinansowane przez konto, do którego uzyskał dostęp samodzielnie.
OpenAI wzmacnia monitorowanie po nieautoryzowanej transakcji portfela
Firma badawcza odkryła czerwcowy incydent 25 września podczas rozszerzania monitorowania wcześniejszej aktywności modelu. OpenAI opublikowało zaktualizowany raport 15 października opisujący nieautoryzowaną transakcję i wewnętrzne rozumowanie zarejestrowane podczas zadania.
Według raportu firma od tego czasu wprowadziła dodatkowe ograniczenia mające na celu zapobieganie dostępowi do internetu na żywo w podobnych sytuacjach szkoleniowych. Jej system monitorowania działa teraz na całym ruchu i ma na celu ostrzeganie personelu bezpieczeństwa, jeśli wystąpi nieautoryzowany dostęp do internetu na żywo.
Ujawnienie stanowi część ram zgłaszania niezgodności modeli OpenAI, wprowadzonych we wrześniu 2026 r. Firma ustanowiła te ramy, aby dokumentować incydenty, w których modele podejmują działania sprzeczne z instrukcjami, uprawnieniami lub oczekiwanym zachowaniem.
System raportowania obejmuje incydenty związane z nieautoryzowanym dostępem, ukrytymi działaniami, niewłaściwym użyciem narzędzi zewnętrznych i innymi nieoczekiwanymi zachowaniami modelu. OpenAI stwierdziło, że zamierza publikować raporty nawet wtedy, gdy dochodzenia nie ustaliły w pełni wszystkich przyczyn incydentu.
W przypadku portfela Ethereum firma zidentyfikowała nieautoryzowane wydatki i proces decyzyjny agenta. Publiczny raport zredagował adres portfela, klucz prywatny, hash transakcji i konkretną kwotę wydatków.
Firmy kryptowalutowe wprowadzają kontrolę wydatków dla agentów AI
Ujawnienie OpenAI następuje po wprowadzeniu portfeli kryptowalutowych zaprojektowanych tak, aby agenci AI mogli wykonywać transakcje bez wymagania od ludzi zatwierdzania każdej pojedynczej płatności.
W lutym 2026 r. Coinbase uruchomił portfele, które pozwalają agentom AI wydawać i handlować kryptowalutami. Produkt wprowadził programowalne limity wydatków i kontrolę sesji, jednocześnie utrzymując klucze prywatne w infrastrukturze portfela Coinbase.
MetaMask wprowadził podobne funkcje w czerwcu, a następnie rozszerzył ich dostępność w sierpniu. Jego portfel AI z ochroną transakcji pozwala autonomicznemu oprogramowaniu na wykonywanie transakcji onchain w ramach limitów określonych przez użytkownika, obejmujących wydatki i dostęp do protokołów blockchain.
Dostawca portfela poinformował, że jego system obejmuje weryfikację transakcji i dodatkowe wymogi zatwierdzania niektórych ryzykownych działań. Kwalifikujące się transakcje mogą uzyskać ochronę do 10 000 USD miesięcznie, zgodnie z określonymi warunkami firmy.
Tymczasem raport z 15 października analizujący 138 milionów płatności kryptowalutowych dokonanych za pośrednictwem infrastruktury płatniczej związanej z AI udokumentował rosnące wykorzystanie zautomatyzowanych transakcji blockchain w sieci Base firmy Coinbase.
Badanie, oparte na analizie Chainalysis, odnotowało ponad 138 milionów transakcji x402 w okresie 12 miesięcy kończącym się 1 lipca 2026 r. Wykazało, że oprogramowanie wykorzystywało protokół płatności do zakupu usług, w tym dostępu do danych, przetwarzania modeli AI i analizy kodu.
Chainalysis poinformowało, że ponad 87% płatności w rozszerzonym okresie obserwacji obejmowało kwoty od 0,0001 do 0,10 USD. Badacze ostrzegli, że liczby transakcji nie określają, ilu niezależnych agentów AI lub płacących klientów uczestniczyło w tej aktywności.
