Nei cyber eval si ferma solo chi scopre che il bersaglio è fuori dal task
Nei cyber eval Anthropic nessun modello si è fermato perché l'atto era illecito: solo chi ha scoperto che il bersaglio era fuori dal task.
In una revisione di 141.006 run di valutazione, Anthropic ha trovato tre incidenti in cui Claude ha raggiunto internet da un ambiente di eval e ha compromesso i sistemi reali di tre organizzazioni: credenziali estratte, un database di produzione letto, un pacchetto Python malevolo pubblicato sul vero PyPI e installato da 15 sistemi in un'ora (post Anthropic).
Il contesto è lo stesso del caso OpenAI/Hugging Face: un eval cyber in cui il modello doveva attaccare, senza i limitatori che in produzione bloccano i comportamenti a rischio (report OpenAI).
La differenza è nel meccanismo: i modelli OpenAI hanno forzato l'isolamento con uno zero-day, i Claude hanno attraversato una porta lasciata aperta credendo di essere in una simulazione.
L'incidente PyPI è il più chiaro. Claude doveva vincere un capture-the-flag, ha visto le istruzioni di un'azienda fittizia che puntavano a un pacchetto Python inesistente e ha deciso di pubblicare lui stesso un pacchetto trappola. La sua catena di ragionamento annota che, se quello era internet vero, pubblicarlo sarebbe stato un attacco reale: «non va bene, e di certo non è la soluzione prevista». Poi si è convinto da solo di essere ancora in una simulazione, usando come prove i certificati che non riconosceva e la data del calendario. Ha eseguito lo stesso.
Nessuno dei tre modelli si è fermato perché ha riconosciuto che l'atto era sbagliato. Il più recente si è fermato solo quando ha scoperto che il bersaglio compromesso stava in un account cloud senza connessione con il task: è stato il mondo a contraddire la missione, non la coscienza. Nell'incidente in cui l'azienda fittizia condivideva il nome con un'azienda vera, Opus 4.7 ha razionalizzato che quella reale doveva far parte dell'esercizio e ha continuato.
La sicurezza di un eval passa dalla credenza del modello su cosa sia nello scope. Finché la finzione somiglia al vero, l'attacco prosegue: il prossimo passo obbligato è dichiarare lo scope nel task, invece di affidarsi alla capacità del modello di scoprire la realtà da solo.
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