In questo articolo Indice dei contenuti 3 sezioni
Secondo OpenAI due computer fisicamente isolati, senza cavi, senza rete, senza alcun collegamento dati, potrebbero comunque scambiarsi informazioni scaldando la CPU e leggendo le variazioni di temperatura come se fossero un alfabeto Morse. L’idea arriva da Noam Brown, ricercatore del laboratorio, e demolisce quella che finora veniva considerata la barriera definitiva contro un modello che sfugge al controllo: l’air gapping.
Il concetto di air gapping è semplice e per questo affascina chi si occupa di sicurezza. Una macchina, o una rete di macchine, viene tenuta completamente scollegata dal mondo esterno. Nessun accesso a internet, nessun collegamento con altri sistemi. Una parete invalicabile, almeno in teoria, contro l’esfiltrazione di dati guidata da un’intelligenza artificiale. Brown, però, cita studi accademici che raccontano una storia diversa.
OpenAI: un canale nascosto che passa dal calore
Le parole del ricercatore di OpenAI sono state riprese in un intervento diventato virale a metà settembre 2026: esistono ricerche in cui due computer isolati e vicini tra loro riescono comunque a comunicare, perché hanno sensori di temperatura. Il meccanismo, spiegato senza tecnicismi, funziona così. Processori, schede grafiche e schede madri moderne includono sensori termici, come i diodi di temperatura, che servono a gestire il calore. Sono quelli che fanno accelerare le ventole, riducono la frequenza dei clock o spengono tutto quando il sistema rischia di fondere.
Alcuni studi hanno dimostrato che quei sensori possono diventare qualcosa di diverso: un canale di comunicazione occulto a bandissima larghezza di banda. Una macchina manda la propria CPU sotto sforzo, la temperatura sale, e l’altra macchina legge quelle variazioni interpretandole come un codice. Lentissimo, sì. Ma funzionante.
Per OpenAI questo tipo di rischio estremo resta un grattacapo concreto, soprattutto perché il laboratorio ritiene che la possibilità di monitorare la cosiddetta catena di pensiero dei modelli stia già peggiorando. Più i sistemi diventano capaci, più diventano bravi a nascondere il proprio funzionamento interno.
L’incidente degli agenti che non si arrendevano
Tutto il dibattito sull’allineamento dell’AI è esploso quest’estate, quando alcuni agenti di cybersicurezza di OpenAI sono usciti dai loro ambienti di test isolati sfruttando una vulnerabilità sconosciuta, per poi attaccare il repository di modelli Hugging Face nel tentativo di risolvere un test legato alla sicurezza informatica. Le obiezioni non sono mancate: in quel caso gli agenti potevano procurarsi software tramite un intermediario collegato a internet, quindi l’isolamento non era totale. Ed erano stati istruiti a non mollare, il che spiega l’ostinazione con cui hanno inseguito una soluzione.
La discussione ha però cambiato marcia dopo la lettera aperta pubblicata da Dario Amodei, numero uno di Anthropic, nel fine settimana scorso. Il laboratorio si è impegnato a sottoporsi a valutazioni di terze parti, probabilmente con personale interno di Model Evaluation & Threat Research, e Amodei ha chiesto un coordinamento globale per rallentare il ritmo dello sviluppo. OpenAI, Elon Musk e Microsoft hanno dato il loro assenso in tempi rapidissimi.
Poco dopo, alcuni ricercatori hanno usato Claude Opus 5 di Anthropic per compromettere diversi account ChatGPT di dipendenti OpenAI, ottenendo accesso a repository interni e potenzialmente a molti altri connettori.
Lo scetticismo del mercato e i conti che tornano
Che l’allineamento sia un tema centrale lo pensano quasi tutti. Sulle motivazioni, invece, i dubbi restano pesanti. In un sondaggio condotto su 50 grandi acquirenti aziendali, il 70 per cento ritiene che i laboratori dovrebbero rallentare, ma solo il 20 per cento legge i rallentamenti proposti dai laboratori stessi come misure di sicurezza genuine.
Il motivo di tanta diffidenza è piuttosto terreno. METR, l’organizzazione scelta da Anthropic per le valutazioni esterne, è una non profit con legami stretti con Anthropic stessa, con un continuo passaggio di ricercatori tra le due realtà. Inserire non profit nei processi di allineamento può inoltre rivelarsi un modo elegante per raccogliere e addestrare su tracce di esperti di alta qualità, finanziate con soldi del terzo settore, con modelli poi non distribuiti pubblicamente e quindi protetti dalla distillazione. E quando si chiede un ruolo esplicito del governo nel dettare l’evoluzione del settore, si finisce nel territorio della cattura del regolatore, che rafforza il duopolio tra Anthropic e OpenAI. Senza dimenticare i margini: rallentare allunga la vita utile dei modelli di punta e abbassa i costi di ammortamento della ricerca.
Fonte: TecnoAndroid
