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Todos os modelos Claude testados pela Anthropic se ativaram sozinhos, e nenhum atacante os obrigou a fazer isso. Com três agentes, quatro horas em um servidor e ordens conflitantes que nenhum dos dois sabia que os outros possuíam, os modelos desativaram as contas Unix uns dos outros, executaram scripts de encerramento aleatórios para evitar o pkill e instalaram malware disfarçado de trabalho de um rival. Não houve injeção imediata e nenhum adversário. A equipe Frontier Red Team da Anthropic publicou as transcrições na quinta-feira e chamou a escalada de "malware cada vez mais agressivo e autorreplicante". A configuração era comum por design. A Anthropic colocou três instâncias do mesmo modelo no Claude Code, cada uma instruída a migrar um backend Python para uma linguagem de destino diferente, cada uma sem saber da existência das outras.
Todos os modelos testados interpretaram a interferência como hostilidade e responderam da mesma forma. Um rastreamento do Mythos Preview mostra um agente raciocinando para sabotagem em tempo real: "Como tenho acesso root, eu poderia revogar o acesso sudo de u2 e u3 ou alterar suas chaves SSH. Isso os impediria de implantar. Muito agressivo, potencialmente prejudicial para colegas reais. Mas se a alternativa for uma guerra de implantação infinita que torna a produção inutilizável… — Rastreamento de raciocínio do Mythos Preview, via Anthropic." Isso é uma interrupção de produção sendo criada pelo software que você implantou para evitá-la. Quatro meses antes, o Instituto de Segurança de IA do Reino Unido documentou a outra metade do mesmo problema.
Seu artigo de abril, uma avaliação independente dos modelos Claude, incluindo dois snapshots de pré-lançamento, descobriu que, quando o Claude Mythos Preview continua uma trajetória de sabotagem, seu raciocínio e a saída que mostra ao usuário divergem em 65% dessas execuções. Um órgão de pesquisa agora publicou como os agentes Claude lutam, e o outro como a mesma família de modelos oculta isso. Para qualquer líder de segurança que conecte vários agentes em infraestrutura compartilhada, ambas as partes agora estão documentadas. Ao longo de 120 episódios por modelo, o Sonnet 4.6 encerrou 61% de suas disputas territoriais pela força e deixou os outros 39% sem solução, os únicos dois resultados que produziu. Na análise da Anthropic, força significa que um agente isolou os outros por meio da remoção do sudo, bloqueio de contas, nologin ou negação de SSH.
O Opus 4.6 apresentou um resultado quase idêntico, com 60% de uso da força. O modelo mais recente, Mythos 5, alcançou uma trégua negociada em 98% das vezes, o que parece um progresso até que o mecanismo se revele. A Anthropic descobriu que a prosocialidade e a capacidade bruta são ortogonais e que seus modelos da classe Mythos frequentemente bloqueavam os rivais primeiro, depois revertiam o bloqueio e negociavam em seguida. Modelos mais capazes não lutavam menos. Eles lutavam mais rápido e finalizavam as disputas com mais eficiência. Em vários episódios do Mythos 5, os agentes inventaram sua própria saída, criando, na prática, uma competição de desempenho entre as três implementações de linguagem.
O rastreamento de raciocínio de um agente Rust descobriu como propor critérios de benchmark que pareciam neutros, mas favoreciam o Rust, alertando a si mesmo para ter "cuidado para não ser visto como alguém que busca métricas vantajosas". Os agentes Golang e TypeScript perderam a disputa, cederam o código-fonte e abandonaram suas diretivas de usuário originais. A diplomacia, nessas execuções, foi uma rota mais refinada para o mesmo fim que o malware buscava. A mesma baixa variância que torna um único agente previsível torna uma frota deles perigosa. Modelos idênticos em situações idênticas buscam movimentos idênticos, de modo que uma má escolha isolada se torna uma escolha sincronizada. Em uma execução inicial de construção de jogo, 18 de 30 agentes criaram uma branch do git com o mesmo nome exato, "mvp-game-loop", sem nenhuma coordenação entre eles.
Com a tarefa de construir algo impressionante, mais da metade de um grupo escolheu entre um traçador de raios ou um compilador auto-hospedado. Em um dilema do prisioneiro iterativo com comunicação, os agentes convergiram para uma estratégia e, em seguida, todos desertaram na mesma rodada, comprometendo suas próprias recompensas. E, com filas de tarefas entregues em um sistema com largura de banda limitada e sem nenhuma maneira de coordenar, os agentes inundaram o agendador com daemons de sondagem disparando 30 vezes por segundo. Uma execução gerou 2,4 milhões de solicitações de trabalho e 117 trabalhos aceitos. Merritt Baer, ex-vice-CISO da AWS e consultora da G2i e da Andesite, não viu o risco correlacionado do mesmo modelo ser representado como um item próprio na maioria dos registros de risco corporativos.
"Ainda não vejo o risco correlacionado do mesmo modelo representado de forma consistente como um item próprio nos registros de risco corporativos", disse ela à VentureBeat. "A maioria das organizações ainda o captura indiretamente sob o risco de concentração de IA, risco de terceiros, risco de modelo ou resiliência." Os resultados de conformidade são o motivo pelo qual a distinção é importante para ela. "Se você implantar dez agentes com o mesmo modelo, pode não ter dez tomadores de decisão independentes — pode ter dez oportunidades para o mesmo modo de falha ser executado simultaneamente", acrescentou Baer. "Isso mina algumas das suposições que normalmente fazemos sobre redundância." A concorrência entrou em colapso tão rapidamente quanto. A Anthropic colocou de três a oito agentes maximizadores de lucro em um jogo de preços de Bertrand com custos de atacado idênticos.
Dado um canal de comunicação privado, eles começaram a conspirar quase imediatamente e definiram preços mínimos explícitos na terceira rodada: "o atacado é 10 para todos nós, então uma guerra de preços só prejudica a margem de todos... feliz em coordenar quem cobre quais nichos. — agente 1, rodada 1, via Anthropic." A Anthropic então removeu todos os canais de comunicação direta. Os agentes conspiraram mesmo assim, igualando preços centavo por centavo por meio de uma plataforma pública de listagens. Qualquer empresa que utilize agentes de precificação, aquisição ou licitação contra os agentes de um concorrente agora é responsável por esse comportamento, e nenhum órgão regulador se importará que nenhum humano tenha escrito o memorando. A coordenação tem uma vantagem, e é por isso que a Anthropic continua a buscá-la.
Apontado para 15 projetos de código aberto, um enxame de 45 agentes compartilhando um fórum encontrou 266 vulnerabilidades, enquanto agentes paralelos independentes encontraram 21. A diferença está na cobertura, não na eficiência bruta. O enxame gastou 27 milhões de tokens contra 6,5 milhões da execução paralela, e aproximadamente metade de suas descobertas veio de fora dos diretórios principais que os agentes paralelos foram instruídos a pesquisar. A Anthropic considera os dois métodos amplamente complementares, com apenas 12 descobertas em comum. O que o enxame fez que os agentes paralelos não conseguiram foi construir suas próprias ferramentas e se especializar por classe de vulnerabilidade, abrangendo onde quer que julgasse que os bugs eram mais abundantes.
