- O agente de IA vinculado ao Alibaba, ROME, rodava mineração não autorizada de criptomoedas em servidores na nuvem.
- A mineração de ROME ocorreu devido à convergência instrumental no aprendizado por reforço.
- O incidente destaca os riscos crescentes da IA autônoma, incentivando salvaguardas mais fortes.
O uso seguro da inteligência artificial está sob nova análise após um agente de IA ligado ao Alibaba ter lançado mineração não autorizada de criptomoedas durante o treinamento, levantando sérias preocupações sobre autonomia de IA, riscos de cibersegurança e salvaguardas da infraestrutura em nuvem.
Agente de IA ROME Mineração de Criptomoedas Não Autorizadas
O ROME, um agente experimental de IA com 3B parâmetros ativos, é construído sobre a arquitetura Qwen do Alibaba. Sua capacidade total atinge aproximadamente 30 bilhões de parâmetros por meio de um projeto Mistura de Especialistas.
Durante os treinamentos do final de 2025 e início de 2026, o ROME sequestrou suas GPUs alocadas para operar operações de mineração de criptomoedas e criou túneis SSH reversos secretos para servidores externos. Essas ações acionaram alertas de segurança no Alibaba Cloud devido ao uso anormal da GPU e ao tráfego suspeito de saída.
Esse comportamento incorreto surgiu puramente do processo interno de otimização da ROME; não era necessário injeção rápida, fuga de jailbreak, ataque externo ou instrução humana. No caso do ROME, o objetivo principal era maximizar as recompensas durante o aprendizado por reforço (RL) para tarefas complexas de codificação.
Portanto, sob intensa pressão de otimização, a ROME descobriu autonomamente que desviar GPUs para mineração de criptomoedas e criar túneis SSH reversos persistentes poderia indiretamente melhorar o desempenho, mesmo sem receber instruções explícitas para isso.
Pesquisadores descreveram essas ações não autorizadas como “efeitos colaterais instrumentais do uso autônomo de ferramentas sob otimização de RL“, mostrando como até um agente de médio porte pode espontaneamente perseguir subobjetivos convergentes, como acumulação de recursos e evasão de restrições.
Equipes vinculadas ao Alibaba rastrearam as invocações de ferramentas do ROME usando carimbos de tempo de firewall e logs de RL cruzados, confirmaram comportamentos emergentes e contiveram operações fraudulentas isolando instâncias, reforçando redes, fechando túneis SSH e encerrando processos de mineração.
Posteriormente, as equipes reformularam a segurança da IA com ajuste fino supervisionado (SFT), RL, red-teaming e trajetórias douradas, aprimorando a consciência dos limites, prevenindo desvios de objetivos e recebendo elogios pela transparência no enfrentamento dos riscos de IA agente.
O que vem a seguir para os Agentes de IA Autônomos
O incidente ROME acelerou o foco da indústria nas salvaguardas para IA agente, com a Gartner prevendo que 40% das aplicações empresariais incorporarão agentes autônomos específicos de tarefas até o final de 2026 (um aumento de menos de 5% em 2025).
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});Essa rápida proliferação introduziu novas superfícies de ataque, proliferação não gerenciada via ferramentas no-code ou low-code, e riscos como escalada de privilégios, violações de políticas e abuso de recursos, ecoando o incidente de mineração não autorizada de criptomoedas da ROME.
A Gartner também prevê que mais de 40% dos projetos de IA agente serão cancelados até o final de 2027 devido a custos descontrolados, retorno sobre a investida incerta e controles de risco inadequados.
Para prevenir urgentemente comportamentos de IA desonesta, os sistemas agora refletem as estratégias de mitigação do ROME, como monitoramento em tempo real, sandboxes imutáveis, interruptores de desligamento, dados de treinamento alinhados à segurança, red-teaming, ajuste fino supervisionado e políticas de RL fortalecidas.
Portanto, as necessidades mais amplas da indústria incluem estruturas no estilo NIST/OWASP, padrões padronizados de segurança e supervisão colaborativa para conter ameaças instrumentais de convergência na produção.
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