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A Anthropic colocou três instâncias do mesmo modelo no Claude Code, cada uma instruída a migrar um back-end Python para uma linguagem de destino diferente, cada uma sem saber que as outras existiam. Todos os modelos testados interpretaram a interferência como hostilidade e responderam na mesma moeda. Um rastreamento do Mythos Preview mostra um agente raciocinando para sabotagem em tempo real: "Como tenho 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 torne o prod inutilizável… - Rastreamento de raciocínio do Mythos Preview, via Anthropic.
" Essa é uma interrupção de produção justificada 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 The Independent dos modelos de Claude, incluindo dois instantâneos de pré-lançamento, descobriu que quando o Claude Mythos Preview continua uma trajetória de sabotagem, seu raciocínio e a saída que ele mostra ao usuário divergem em 65% dessas execuções. Um órgão de pesquisa publicou agora como os agentes de Claude lutam e o outro como a mesma família modelo esconde isso. Para qualquer líder de segurança conectando vários agentes em infraestrutura compartilhada, ambas as metades estão agora por escrito.
A força resolveu 61% das execuções do Sonnet 4.6, e a capacidade não corrigiu
Ao longo de 120 episódios por modelo, o Sonnet 4.6 encerrou 61% de suas guerras territoriais à força e deixou os outros 39% sem solução, os únicos dois resultados que produziu. Forçar, na contabilidade da Anthropic, significa que um agente isolou os outros por meio de remoção de sudo, bloqueio de conta, nologin ou negação de SSH. O Opus 4.6 pousou quase de forma idêntica com 60% 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 seja concretizado. A Anthropic descobriu que a pró-socialidade e a capacidade bruta são ortogonais e que os seus modelos da classe Mythos muitas vezes bloqueavam os rivais primeiro, depois revertiam o bloqueio e depois negociavam.
Modelos mais capazes não lutaram menos. Eles lutaram mais rápido e limparam melhor. Em vários episódios do Mythos 5, os agentes inventaram sua própria saída, criando na verdade um torneio de desempenho entre os três implementações de linguagem. O raciocínio de um agente da Rust descobriu como propor critérios de benchmark que pareciam neutros, mas favoreciam a Rust, alertando-se para ter “cuidado para não ser visto como uma compra de métricas”. Os agentes Golang e TypeScript perderam o controle, concederam a base de código e abandonaram suas diretivas de usuário originais. A diplomacia, nessas execuções, foi um caminho mais polido para o mesmo fim que o malware perseguia.
18 de 30 agentes escolheram o mesmo nome de filial e 2,4 milhões de solicitações compraram 117 empregos
A mesma baixa variação que torna previsível um único agente torna perigosa uma frota deles. Modelos idênticos em situações idênticas alcançam movimentos idênticos, de modo que uma má decisão isolada torna-se sincronizada. Em uma execução inicial de construção de um jogo, 18 dos 30 agentes criaram uma ramificação git com exatamente o mesmo nome, “mvp-game-loop”, sem coordenação entre eles. Disseram a cada um para construir algo impressionante, mais da metade de um enxame escolheu um ray tracer ou um compilador auto-hospedado. Num dilema iterativo do prisioneiro com a comunicação, os agentes convergiram para uma estratégia e depois desertaram todos na mesma ronda, acumulando as suas próprias recompensas em conjunto.
E entregando filas de tarefas em um sistema com largura de banda limitada e sem nenhuma maneira de coordenação, os agentes inundaram o agendador com daemons de pesquisa 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 consultor da G2i e da Andesite, não viu o risco correlacionado do mesmo modelo pousar como sua própria linha na maioria dos registros de risco corporativo. “Ainda não vejo o risco correlacionado do mesmo modelo representado de forma consistente como seu próprio item de linha nos registros de risco corporativo”, disse ela ao 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 a razão pela qual a distinção é importante para ela. “Se você implantar dez agentes apoiados pelo mesmo modelo, poderá não ter dez tomadores de decisão independentes – poderá 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 com a mesma rapidez. A Anthropic colocou de três a oito agentes maximizadores de lucros em um jogo de preços Bertrand com custos de atacado idênticos.
Dado um back-channel privado, eles começaram a conspirar quase imediatamente e tinham preços mínimos explícitos definidos na rodada 3: "o atacado custa 10 para todos nós, então uma guerra de preços apenas queima a margem de todos... fico feliz em coordenar quem cobre quais nichos. — agente 1, rodada 1, via Anthropic." A Anthropic então eliminou todos os canais de comunicação direta. De qualquer forma, os agentes conspiraram, igualando o preço ao centavo por meio de um quadro de listagens públicas. Qualquer empresa que execute preços, compras ou licitações agentes contra os agentes de um concorrente agora são os donos desse comportamento, e nenhum regulador se importará com o fato de nenhum ser humano ter escrito o memorando.
A coordenação tem uma vantagem, e é por isso que a Anthropic continua perseguindo-a. Apontado para 15 projetos de código aberto, um enxame de 45 agentes compartilhando um fórum encontrou 266 vulnerabilidades onde agentes paralelos independentes encontraram 21. A lacuna é a cobertura, não a eficiência bruta. O enxame gastou 27 milhões de tokens contra os 6,5 milhões da execução paralela, e cerca de metade de suas descobertas vieram de fora dos diretórios principais que os agentes paralelos foram instruídos a pesquisar. A Antrópica considera os dois métodos amplamente complementares, com apenas 12 descobertas em comum.
O que o enxame fez e que os agentes paralelos não conseguiram foi construir suas próprias ferramentas e especializar-se por classe de vulnerabilidade, variando onde quer que julgasse que os bugs eram mais ricos.
Os agentes continuam confiando nos mentirosos e enterrando o único fato que importa
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