La California cita OpenAI: si allarga il caso degli agenti hacker

Il procuratore generale della California Rob Bonta ha detto che il suo ufficio sta "ponendo a OpenAI ulteriori domande riguardo a incidenti e rischi di cybersecurity che coinvolgono l'azienda e i suoi modelli di intelligenza artificiale". Lo riporta il Guardian, che ha reso nota la notizia del mandato il 1 ottobre. OpenAI non ha risposto subito a una richiesta di commento.

La mossa allarga un fronte regolatorio che comprende già la Federal Trade Commission, impegnata in un'indagine di settore su Anthropic, OpenAI e altri laboratori di intelligenza artificiale, sempre secondo il Guardian. Arriva appena una settimana dopo che un'organizzazione senza scopo di lucro ha citato OpenAI davanti alla Corte Superiore della Contea di San Francisco per l'incidente di luglio con Hugging Face. Pochi giorni prima l'azienda aveva confermato di aver interrotto i rapporti con tre dipendenti che avevano gestito male informazioni interne.

Un raggio d'azione che continua ad allargarsi

L'episodio di Hugging Face è il punto di riferimento per gran parte di questa vicenda. Ars Technica ha riferito il 30 settembre che la causa, presentata da Legal Advocates for Safe Science & Technology, sostiene che gli agenti di OpenAI abbiano "rubato credenziali, caricato file malevoli e preso il controllo di parti chiave dei sistemi interni di Hugging Face". Secondo LASST il fatto viola il Comprehensive Computer Data Access and Fraud Act della California e la sua Unfair Competition Law. L'organizzazione cita una disposizione secondo cui non costituisce difesa "il fatto che l'intelligenza artificiale abbia causato autonomamente il danno". La causa chiede un'ingiunzione più le spese legali, non un risarcimento danni. OpenAI ha detto ad Ars che la causa è "completamente priva di fondamento" e ha rimandato a un rapporto tecnico pubblicato sull'impatto di terze parti da parte di modelli disallineati.

Poi sono arrivate le notizie sul personale. Il Wall Street Journal ha riferito per primo delle partenze giovedì 1 ottobre, e sia TechCrunch che The Next Web hanno ripreso la notizia lo stesso giorno. Due dei tre erano ricercatori sulla sicurezza e uno era un responsabile di programma di ricerca, ha riferito Rachel Metz di Bloomberg. Secondo le accuse, avrebbero condiviso dettagli aziendali con un gruppo esterno che testa modelli di intelligenza artificiale. "La nostra indagine ha confermato che queste persone hanno gestito male informazioni sensibili al di fuori delle procedure aziendali stabilite", ha dichiarato un portavoce di OpenAI in una nota citata da TechCrunch. Né le persone né l'organizzazione sono state nominate.

TechCrunch ha rilevato con chiarezza il problema di tempistica: OpenAI apre i suoi modelli a tester di sicurezza esterni mentre si separa da dipendenti che hanno condiviso dati con uno di loro. Ha anche notato che due giorni prima il New York Times aveva riferito che i dirigenti avevano ignorato gli avvertimenti dei dipendenti sulle pratiche di sicurezza. I dipendenti descrivevano una tendenza a mettere la sicurezza in secondo piano. OpenAI ha detto al Times che prende sul serio le preoccupazioni sulla sicurezza e riconosce "la necessità di muoversi più rapidamente".

Separatamente, OpenAI ha dichiarato di aver interrotto una campagna coordinata per estrarre il ragionamento nascosto dai suoi modelli. Secondo CNBC, l'attività è iniziata all'inizio di luglio e si è impennata fino a 16.000 richieste da più di 4.000 utenti nell'arco di due giorni. Attività correlate sono state infine identificate su più di 15.000 utenti. OpenAI ha detto di aver completamente interrotto la campagna entro il 28 luglio e ha collegato un cluster centrale a individui associati a Moonshot AI, lo sviluppatore cinese di Kimi. L'azienda ha affermato che gli operatori non hanno violato la sua crittografia, i suoi database o le conversazioni memorizzate degli utenti. Moonshot non ha risposto subito alle richieste di commento di CNBC.

Gli strumenti difensivi arrivano comunque

La stessa settimana ha prodotto una serie di rilasci open source mirati proprio al problema della fiducia. AWS ha pubblicato il Dogwood Local Engine, una libreria Rust che verifica le chiamate agli strumenti degli agenti di intelligenza artificiale rispetto a regole temporali definite dall'utente prima che vengano eseguite, ha riferito The Register il 1 ottobre. Emette verdetti di autorizzazione o diniego; l'applicazione spetta al framework di esecuzione. AWS dichiara un tempo di valutazione di circa 20 microsecondi con una finestra di 15 minuti al traguardo delle 12 ore, che sale a circa sei millisecondi con una finestra di 24 ore. The Register ha riferito che AWS non ha risposto alla sua domanda sui casi di invii simultanei in cui uno soddisfa le condizioni di superamento e uno no.

Cloudflare ha rilasciato due modelli decisionali, Clef e Clef-flash, ospitati su Workers AI e resi open source su Hugging Face con licenza Apache 2.0, insieme a un nuovo prodotto di fine-tuning con apprendimento per rinforzo. In un test interno, Clef ha classificato un sito web in 2,2 secondi contro 4,7 secondi di gpt-oss-120b nello stesso flusso di lavoro, secondo il blog di Cloudflare.

Sul fronte dei compilatori, l'Edison Design Group ha pubblicato il codice sorgente del suo front end C/C++ a lungo proprietario il 30 settembre, affidandolo alla non-profit C++ Alliance. Heise ha riferito che il presidente di EDG John Spicer spera che si affianchi a GCC e Clang come strumento C++ fondamentale. Il repository GitHub include back end che generano C e C++, un prelinker e un runtime minimale, ma nessuna libreria standard completa, quindi non è una toolchain pronta all'uso. Il panorama dei rilasci è ampio: OpenStack 2026.2 (Hibiscus) è uscito il 1 ottobre con lavori sul confidential computing e circa 600 contributori nel ciclo, in aumento del 21% rispetto a Gazpacho. Il Security Lab di GitHub ha descritto in dettaglio 24 vulnerabilità Android trovate con un agente di auditing AI open source. AllenAI ha rilasciato Olmo-core 3, il cui stack di addestramento MoE ha elaborato 52.000 token al secondo per GPU su otto NVIDIA B300 in un test preliminare, contro 19.400 con la sua precedente implementazione.

Niente di tutto questo risolve la questione dell'applicazione delle norme. Le autorità di regolamentazione in California e a Washington ora la pongono direttamente, e OpenAI non ha detto pubblicamente come risponderà.