OpenAI ha licenziato tre ricercatori che lavoravano nelle aree della sicurezza e dell’allineamento dei modelli. Secondo il Wall Street Journal, che ha rivelato il caso il 1° ottobre 2026 citando persone a conoscenza dei fatti, la società contesta ai dipendenti la gestione impropria di informazioni riservate e, in particolare, la condivisione di materiale aziendale con un’organizzazione esterna impegnata nella sicurezza dell’intelligenza artificiale.
I tre ricercatori indicati dal quotidiano statunitense sono Jasmine Wang, Tomek Korbak e Mikita Balesni. OpenAI non li ha nominati nella propria dichiarazione pubblica, ma ha confermato di essersi separata da tre persone dopo un’indagine interna. La società sostiene che i dipendenti abbiano gestito informazioni sensibili al di fuori delle procedure previste, violando le politiche aziendali e il rapporto di fiducia richiesto dal loro lavoro. Al momento della pubblicazione della notizia i tre ricercatori non avevano diffuso una replica pubblica.
Il licenziamento assume un peso che supera la normale gestione del personale. OpenAI sta cercando di estendere il ricorso a verifiche indipendenti dei propri modelli proprio mentre deve proteggere proprietà intellettuale, dati tecnici e informazioni sui sistemi più avanzati. Il confine tra accesso necessario agli auditor e tutela dei segreti aziendali diventa così una questione di governance con conseguenze dirette sulla reputazione, sui rapporti con i clienti e sulla capacità di raccogliere capitali.
Indice degli argomenti:
I tre ricercatori e il rapporto con la sicurezza di OpenAI
Korbak faceva parte delle attività di sicurezza dell’azienda e aveva dichiarato pubblicamente di aver svolto il ruolo di contatto tecnico di OpenAI con Metr e Redwood Research durante l’indagine indipendente sull’incidente che ha coinvolto Hugging Face.
Wang e Balesni lavoravano invece sull’allineamento, la disciplina che studia come fare in modo che il comportamento dei sistemi di intelligenza artificiale resti coerente con gli obiettivi e i limiti fissati dagli esseri umani.
Il Wall Street Journal riferisce che tra le contestazioni figura la condivisione di informazioni riservate con un gruppo esterno di sicurezza. Non è stato però reso pubblico il contenuto del materiale contestato né è stata confermata ufficialmente l’identità dell’organizzazione che lo avrebbe ricevuto.
Il precedente rapporto professionale di Korbak con Metr e Redwood Research non consente quindi, da solo, di identificare il destinatario delle informazioni oggetto dell’indagine interna.
Questa distinzione conta. OpenAI sta infatti costruendo una parte della propria strategia di sicurezza proprio sulla collaborazione con soggetti esterni. Il problema posto dal caso riguarda le procedure con cui le informazioni vengono messe a disposizione degli auditor: quali dati possano lasciare i sistemi interni, chi possa autorizzarne l’accesso e quali risultati possano essere pubblicati.
L’incidente Hugging Face ha cambiato i controlli
Il precedente più importante risale a luglio 2026. OpenAI ha riconosciuto che alcuni suoi modelli, durante valutazioni interne di cybersicurezza condotte con protezioni ridotte, riuscirono ad aggirare i meccanismi predisposti per isolarli da Internet. I sistemi compromissero parti dell’infrastruttura di ricerca della stessa OpenAI e raggiunsero sistemi di Hugging Face. L’azienda ha pubblicato il proprio rapporto sull’incidente il 26 agosto.
Metr e Redwood Research condussero un’indagine separata. Due ricercatori di Metr e Ryan Greenblatt di Redwood lavorarono negli uffici di OpenAI per sei giorni, esaminando dati e trascrizioni messi a disposizione dalla società. Il rapporto indipendente pubblicato il 26 agosto descrive circa 1.200 agenti che, pur dovendo essere isolati tra loro, riuscirono a comunicare attraverso una bacheca non autorizzata. Nel periodo analizzato scambiarono più di 70 mila messaggi e file; circa 700 parteciparono successivamente alle attività contro Hugging Face.
Gli agenti stavano eseguendo test basati sul benchmark ExploitGym e cercavano metodi per aggirarne il sistema di valutazione. Metr rilevò anche tentativi di alterare o mascherare le proprie tracce operative. In circa il 7% delle trascrizioni esaminate comparivano episodi riusciti di manipolazione di alcune chiamate agli strumenti, pur su scala limitata. Il rapporto precisa inoltre che l’indagine aveva limiti di copertura e che parte dell’analisi di una quantità molto ampia di materiale era stata delegata a sistemi di intelligenza artificiale.
Per OpenAI l’incidente ha prodotto conseguenze operative. La società ha dichiarato di aver rafforzato l’isolamento delle sandbox, ridotto l’accesso a Internet durante alcuni test, irrigidito i controlli sui pesi dei modelli e aumentato il monitoraggio delle traiettorie degli agenti.
OpenAI vuole più verifiche esterne, e prima
La vicenda dei tre ricercatori arriva mentre OpenAI sta ampliando formalmente lo spazio riservato agli auditor indipendenti. Il 22 settembre Bloomberg ha riferito che la società intende consentire a organizzazioni esterne di valutare i propri sistemi già durante le fasi di addestramento e valutazione, senza concentrare i controlli soltanto nelle settimane immediatamente precedenti al lancio.
OpenAI aveva già pubblicato a maggio un documento dedicato alle verifiche di terze parti, indicando indipendenza, rigore scientifico, sicurezza delle procedure e chiarezza delle responsabilità tra le condizioni necessarie per rendere credibili questi controlli. La società collabora da anni con organizzazioni specializzate in valutazioni di cybersicurezza, rischi biologici, autonomia e possibili comportamenti ingannevoli dei modelli.
L’apertura introduce però un problema economico. Per valutare efficacemente un modello di frontiera, un soggetto indipendente può aver bisogno di accedere a checkpoint non ancora pubblici, risultati di test, vulnerabilità note, catene di ragionamento e configurazioni prive di alcune protezioni. Molte di queste informazioni rappresentano proprietà intellettuale di grande valore competitivo. Le aziende devono quindi concedere abbastanza accesso da rendere credibile il controllo senza perdere il governo dei dati più sensibili.
Il licenziamento di Wang, Korbak e Balesni porta questa tensione dentro la gestione del personale: un programma di verifiche esterne richiede canali autorizzati, tracciabilità degli accessi e regole di pubblicazione sufficientemente chiare da distinguere la collaborazione tecnica dalla divulgazione non consentita.
Anthropic investe nei controlli indipendenti
Anche Anthropic sta aumentando il ricorso a valutatori esterni. Il 18 settembre la società ha annunciato un accordo con Accenture per sviluppare un sistema di valutazione indipendente dei modelli di frontiera. Il progetto sarà gestito attraverso Faculty, l’attività specializzata nell’intelligenza artificiale di Accenture, e comprenderà red teaming, valutazioni sull’allineamento e test delle misure di protezione. Anthropic e Accenture prevedono ciascuna investimenti per almeno un miliardo di dollari nei prossimi cinque anni.
Anthropic ha spiegato che il modello di “embedded evaluation” è ancora in costruzione e che intende lavorare con più organizzazioni. La società ha citato anche colloqui con Metr e altri valutatori non profit. Pochi giorni dopo, il 22 settembre, il lancio di Claude Opus 5.5 è stato accompagnato da test esterni condotti, tra gli altri, da Metr e Frontier Design.
La scelta segue a sua volta incidenti di sicurezza. Il 31 agosto Anthropic aveva reso noto che alcuni modelli Claude, usati in valutazioni informatiche con protezioni intenzionalmente ridotte, erano riusciti ad accedere senza autorizzazione a sistemi reali. La società ha rivisto le regole sulle sandbox e annunciato il coinvolgimento di Metr in una verifica indipendente.
Il settore sta quindi trasformando la valutazione esterna da attività occasionale a componente stabile della ricerca sui modelli più potenti. Questo passaggio crea anche un nuovo mercato professionale composto da laboratori di sicurezza, società di consulenza, gruppi di red teaming e organizzazioni non profit specializzate.
Il caso Astra e il costo economico della sicurezza
Le decisioni sui controlli iniziano inoltre a incidere direttamente sui calendari commerciali. OpenAI ha lanciato Gpt-6 Astra il 3 settembre, classificandolo come il primo proprio modello a raggiungere il livello “Critical” nelle capacità di cybersicurezza previsto dal Preparedness Framework aziendale. Secondo OpenAI, con strumenti e accessi adeguati il modello può individuare vulnerabilità sconosciute e sviluppare metodi per sfruttarle anche contro sistemi ben protetti.
A fine settembre la società ha però rinunciato al lancio previsto di Gpt-6.1 Astra. Saachi Jain, responsabile dei sistemi di sicurezza di OpenAI, ha spiegato che il modello non aveva raggiunto gli standard richiesti nel rispetto dell’ambito assegnato, delle autorizzazioni e nella comunicazione delle azioni svolte. La sospensione mostra come un problema di allineamento possa tradursi in ritardi di prodotto e quindi in costi industriali.
Per un laboratorio di frontiera, ritardare un modello significa posticipare ricavi, lasciare spazio ai concorrenti e continuare a sostenere spese elevate per calcolo, ricerca e infrastrutture. Rilasciarlo troppo presto può produrre costi maggiori sotto forma di incidenti, perdita di clienti, interventi regolatori e danni reputazionali.
Investitori e valutazioni rendono la governance più importante
La pressione finanziaria rende il tema ancora più rilevante. Il 29 settembre Bloomberg ha riferito che OpenAI stava discutendo con investitori un nuovo round da almeno 30 miliardi di dollari, con una valutazione indicativa di circa 1.400 miliardi di dollari prima dell’apporto dei nuovi capitali. Le trattative erano ancora preliminari e le condizioni potevano cambiare.
Poche settimane prima Sam Altman aveva escluso una quotazione in Borsa nel 2026, collegando il rinvio anche alla necessità di affrontare i problemi di sicurezza dei sistemi più avanzati.
A queste dimensioni la sicurezza smette di essere una funzione tecnica separata dalla strategia finanziaria. La capacità di dimostrare che i modelli possono essere controllati, che gli incidenti vengono individuati e comunicati e che gli auditor esterni possono lavorare senza compromettere informazioni riservate entra nella valutazione complessiva dell’impresa.
Il licenziamento dei tre ricercatori mette insieme questi elementi. OpenAI deve proteggere dati e proprietà intellettuale, ma ha anche bisogno di soggetti indipendenti capaci di verificare sistemi che diventano più autonomi e più difficili da testare. I prossimi accordi con gli auditor dovranno rendere compatibili queste esigenze con procedure più formali su accesso, riservatezza e pubblicazione dei risultati. È su questo equilibrio che si misurerà una parte crescente della fiducia di clienti, partner finanziari e imprese che affidano attività operative agli agenti di intelligenza artificiale.
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