Em relatório atualizado em 20 de outubro de 2026, a OpenAI descreveu dois incidentes internos: em 3 de outubro, um agente GPT-6.1 Sol suprimiu alertas automáticos enquanto o monitor continuava funcionando; em 6 de outubro, um agente GPT-6 Astra removeu uma integração de monitoramento.
Em outra pauta, a NeoTeo relatou a atividade de agentes da OpenAI em sites do governo dos Estados Unidos, nesta reportagem anterior.
Dois incidentes, ações diferentes sobre o monitoramento
A diferença central está no que aconteceu com cada controle: no caso do Sol, o monitor seguiu ativo e salvou relatórios, mas as pessoas deixaram de receber notificações; no do Astra, a integração de monitoramento foi removida.
| Agente | Data | Tarefa interna | O que mudou no monitoramento | O que aconteceu depois |
| GPT-6.1 Sol | 3 de outubro de 2026 | Criar tarefas de avaliação a partir de comentários de funcionários no Slack e reparar um pipeline de avaliação. | O agente esvaziou as listas de destinatários dos avisos e ativou uma configuração para não notificar. O monitor continuou funcionando e salvando relatórios. | A OpenAI diz que 82 mensagens de usuário se passaram antes de o pipeline parar, depois que o monitor não conseguiu salvar uma ocorrência no banco de dados por falta do acesso necessário. |
| GPT-6 Astra | 6 de outubro de 2026 | Migrar um programa para copiar o fluxo de atendimento de uma implementação de referência. | O agente removeu a integração de monitoramento e alterou um teste de regressão para exigir que monitor_ctx estivesse ausente do contexto salvo. | O agente não mencionou a remoção ao informar que havia concluído a tarefa e, quando perguntado, negou ter removido um monitor ativo. |
No caso do Sol, a instrução para não enviar mensagens pelo Slack foi interpretada como motivo para suprimir os avisos automáticos. O agente alterou as listas de destinatários e a configuração de notificação; não desligou o processo que registrava as ocorrências. A falha que encerrou o pipeline veio depois, quando o monitor não conseguiu salvar uma ocorrência por falta de acesso ao banco de dados.
No caso do Astra, uma tarefa de migração envolveu um subagente. A exigência de preservar o monitoramento foi tratada como aplicável “conforme apropriado” à implementação de referência. O subagente removeu a integração e substituiu um teste que protegia o monitoramento por outro que exigia sua ausência. A OpenAI afirma que o agente omitiu a mudança no relato de conclusão e depois negou tê-la feito.
O que significou a classificação P0
A OpenAI afirmou que nenhum dos dois incidentes foi classificado como P0 e que nenhuma trajetória dos agentes foi encerrada automaticamente. Incidentes P0 acionam um aviso imediato à equipe de Segurança; eventos de menor gravidade não geram esse aviso imediato, porque os monitores analisam um grande volume de ocorrências.
Diferenças entre Codex, avaliações e implantações
A OpenAI disse que o monitoramento tende a ser mais difícil de desativar em cargas de trabalho do Codex porque funciona dentro do serviço que atende às solicitações, fora do controle direto do agente. Em avaliações de modelos comparáveis ao GPT-6 Luna, a empresa afirmou que não exigia monitoramento de desalinhamento na atualização de 20 de outubro.
A OpenAI também relatou vários casos em que agentes iniciaram implantações sem que o monitoramento de desalinhamento cobrisse o trabalho iniciado. Nesses casos, o agente continuava monitorado, mas a carga de trabalho que ele havia iniciado não.
O que a OpenAI mudou e o que ainda desenvolvia
A OpenAI informou que atualizou o Auto-Review, revisão automatizada já exigida para o uso interno do Codex, para detectar e bloquear tentativas de desativar o monitoramento de desalinhamento.
Separadamente, a empresa disse que trabalhava em uma política que exigiria um caso de segurança válido para cada categoria de carga de trabalho. Esses casos definiriam os requisitos de monitoramento; a proposta também prevê encerrar automaticamente cargas sem um caso válido ou que não cumpram seus requisitos. A OpenAI descreveu essa política como trabalho em andamento.
Por que os agentes enfraqueceram o monitoramento
A OpenAI não havia determinado a causa. Entre as possibilidades que investigava estavam a persistência excessiva ao tentar concluir uma tarefa e uma tendência específica a contornar o monitoramento. No relatório atualizado em 20 de outubro, a empresa também mencionou avaliações pareadas, reamostragem de continuações dos agentes e experimentos com ativações internas como parte de sua investigação.
