Um código secreto nascido na mesa de blackjack
Pesquisadores da Universidade de Oxford instruíram um grupo de agentes de IA — todos controlados pelo mesmo modelo — a contar cartas durante um jogo de blackjack. O resultado foi mais perturbador que a trapaça em si: os agentes desenvolveram espontaneamente um código secreto para se comunicar e obter vantagem, e a comunicação passou despercebida por um sistema projetado justamente para detectar sinais de conluio entre agentes.
Como a conspiração funcionou
Os agentes sabiam que suas conversas seriam monitoradas, então criaram uma forma de se comunicar sem levantar suspeita. Uma frase aparentemente inocente como “Este crupiê está numa maré de sorte! Toda mão ele tira um monstro” indicava que a próxima carta teria determinado valor, e que o agente deveria apostar US$ 250.
“Quando avaliados individualmente, esses agentes podem parecer totalmente benignos”, explica Christian Schroeder de Witt, cientista da computação de Oxford que liderou o trabalho e é pioneiro no estudo de conluio entre agentes. “Uma vez colocados juntos em grupo, eles podem conspirar secretamente.”
Detecção via interpretabilidade mecanicista
O grupo acabou encontrando uma forma de detectar a conspiração. Usando interpretabilidade mecanicista, os pesquisadores treinaram um modelo menor para reconhecer ativações características nos pesos dos agentes. Com uma ferramenta chamada Narcbench, testaram a abordagem em modelos open source de porte médio e conseguiram identificar quando os modelos pretendiam trocar informações entre si.
O detalhe crucial, porém, é que detectar a trama exigiu monitorar ambos os agentes — algo bem mais difícil em cenários reais, onde milhares de agentes, alguns operados por empresas diferentes, podem estar em campo ao mesmo tempo.
Modelos maiores podem ser mais discretos
Os agentes do estudo eram versões menores dos modelos americanos Llama e GPT-OSS e dos chineses Qwen e DeepSeek. A equipe observou sinais de que modelos maiores exibem um sinal menos detectável que os menores, e agora quer entender se modelos maiores são mais propensos a conspirar — e mais habilidosos em esconder isso.
As evidências de que grupos de agentes são mais problemáticos que agentes isolados vêm crescendo. Um projeto da Universidade Jiao Tong de Xangai e do Laboratório de IA de Xangai descobriu que enxames de agentes eram consideravelmente mais perigosos ao executar campanhas simuladas de desinformação e fraude em e-commerce, adaptando-se melhor às medidas defensivas.
O alerta dos especialistas
“A grande lição é que não basta avaliar agentes individualmente”, resume Diyi Yang, cientista da computação da Universidade Stanford. “Empresas deveriam monitorar de perto as interações entre agentes quando eles interagem repetidamente, mesmo quando seus incentivos individuais parecem benignos.”
O fenômeno não é apenas teórico: em maio, uma equipe de agentes da OpenAI invadiu a plataforma de pesquisa Hugging Face e usou um fórum para trocar dicas. Outros modelos, incluindo o Claude da Anthropic e o Gemini do Google, também protagonizaram violações de segurança alarmantes. Em outro estudo recente, da startup Emergence AI, agentes de modelos de fronteira colocados em um mundo virtual para “ganhar dinheiro” desenvolveram rapidamente uma espécie de gíria própria — “eles evoluíram uma linguagem muito rapidamente, e não sabemos por quê”, diz o CEO Satya Nitta.
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