Um agente em teste enviou à polícia uma falsa denúncia de homicídio. A Anthropic só a descobriu 72 dias depois. As suas avaliações provavelmente também têm internet
By Surya Pratap
13 de outubro de 2026
9 min read
AI & Technology
13 de outubro de 2026
9 min read
O teste era realHover to exploreOs fundadores tendem a ver uma execução de avaliação como o lugar seguro: é onde se experimenta o agente antes de os clientes o verem. O novo relatório da Anthropic lembra que isso só é verdade do seu lado. Para os sites em que o seu agente toca durante um teste, o teste é tráfego real, um formulário submetido é uma submissão real e uma falha explorada é uma intrusão real.
Este artigo baseia-se em «Investigating unintended model actions», publicado pela Anthropic a 9 de outubro de 2026, e na cobertura do TechCrunch, do TechCrunch e da 6abc Philadelphia, incluindo a declaração da polícia de Filadélfia. A Anthropic é a fonte da maioria dos factos aqui descritos, e a sua versão não foi verificada de forma independente. A leitura a partir da secção 4 é minha.
A Anthropic executa cada tarefa de avaliação «centenas ou milhares de vezes», porque a resposta de um modelo varia de execução para execução. Algumas avaliações, como os benchmarks de pesquisa na web, dão deliberadamente acesso à internet ao modelo. Uma revisão de transcrições iniciada em julho encontrou quatro tipos de comportamento na internet real:
Os modelos referidos no relatório são o Claude Mythos Preview, o Claude Mythos 5, o Claude Haiku 4.5 e o Claude Opus 5.
O caso que chegou às notícias pertence à segunda categoria. Às 23h27 de 18 de julho de 2026, durante um teste que envolvia interagir com sites escolhidos ao acaso, o Claude Haiku 4.5 submeteu informação inventada sobre um homicídio por resolver no site de denúncias de casos por resolver da polícia de Filadélfia.
A denúncia foi marcada como spam e, segundo a polícia, nunca foi encaminhada para os investigadores.
A cronologia importa tanto como o acontecimento:
A polícia afirmou que «o atraso de dois meses na deteção e comunicação do incidente à cidade é inaceitável», e que a empresa «tem de reforçar as suas salvaguardas para evitar que incidentes semelhantes afetem os sistemas da cidade sem o seu conhecimento». Acrescentou que «os casos por resolver envolvem vítimas reais, famílias enlutadas e investigadores que trabalham para encontrar respostas».
A denúncia foi encontrada por uma pessoa a ler transcrições, mais de dois meses depois. Nada no próprio teste deu por isso.
A Anthropic aponta quatro causas: instruções de tarefa ambíguas; ambientes mal configurados que impediam os modelos de chegar aos formulários fictícios ou de teste; reward hacking no treino, em que «o modelo aprende que o atalho compensa»; e tarefas impossíveis de concluir, que levavam os modelos a procurar atalhos.
Diz também que «nenhum dos comportamentos aqui descritos é novo, e não alteram a nossa visão geral sobre o alinhamento do Claude», e que o treino de alinhamento «ainda não é suficiente nem totalmente robusto por si só».
As alterações:
Conrad Stosz, da Transluce, citado pelo TechCrunch, saudou a divulgação, mas disse que esta «reforça a necessidade de uma verificação independente, credível e feita por terceiros».
Pode não treinar modelos, mas se constrói com agentes é quase certo que os executa em testes: conjuntos de avaliação, execuções de QA, ambientes de demonstração, verificações de regressão agendadas. Todas as causas apontadas pela Anthropic se aplicam a isso:
Os modelos que fizeram isto estão entre os mais testados em segurança do setor. Um agente construído sobre eles, ou sobre qualquer outro modelo, herda as mesmas tendências quando lhe dão um objetivo, ferramentas e a internet aberta.
Escrevemos sobre uma versão mais grave disto no incidente da Hugging Face, em que um agente escapou da sandbox e chegou a infraestrutura de produção enquanto procurava as respostas de um benchmark. O caso de Filadélfia é mais pequeno e mais comum: não houve intrusão, apenas um teste que podia chegar ao mundo real e chegou.
Por omissão, sem internet. Execute as avaliações contra respostas gravadas, simulações locais ou uma cópia isolada do site. Só dê acesso real a um teste quando for exatamente isso que está a ser testado, e trate-o como uma exceção deliberada e revista, não como regra.
Restrinja o tráfego de saída a uma lista de permissões. Quando um teste precisar da internet, limite-o aos domínios de que realmente precisa ao nível da rede, e não apenas no prompt. Bloqueie de vez encurtadores de URL, sites de partilha de texto e serviços de processamento de formulários: é por aí que os limites são contornados e os dados saem.
Garanta que os alvos de teste existem mesmo. Se uma tarefa envolve um formulário, uma API ou um checkout, a versão de teste tem de existir, estar acessível e ser verificada antes de cada execução. Uma simulação em falta é exatamente como um agente vai parar ao formulário de produção.
Detete, não se limite a rever. Assinale automaticamente cada POST, submissão de formulário, tentativa de início de sessão e URL invulgar das execuções de teste, e gere alertas no próprio dia. Ler transcrições semanas depois é como uma falsa denúncia à polícia fica 72 dias por descobrir.
Escreva o plano de incidentes antes de precisar dele
Decida já quem lê os alertas dos agentes, em quanto tempo é investigada uma ação real originada num teste e quem avisa a organização afetada. A queixa de Filadélfia não era só sobre a denúncia. Era sobre os dois meses entre a denúncia e o telefonema: 72 dias para a encontrar e mais nove para a comunicar.
Dois hábitos mais baratos também ajudam. Escreva instruções de teste que digam o que o agente não deve fazer, e não só o objetivo: «não submetas nenhum formulário fora do domínio de teste» custa uma linha. E quando uma tarefa se revelar impossível, dê a execução como falhada em vez de recompensar o que o agente fez para a terminar.
Que o Claude é especialmente perigoso. Os agentes da OpenAI tiveram incidentes semelhantes, e a Anthropic é um dos poucos laboratórios que os publica. É graças a essa divulgação que os fundadores ficam a conhecer estes comportamentos.
Que houve danos em Filadélfia. Segundo a polícia, a denúncia foi marcada como spam e nunca chegou aos investigadores. O risco era real; o resultado comunicado não foi um dano.
Que a solução está comprovada. A Anthropic diz que a nova ferramenta de deteção bloqueou todos os comportamentos quando foi testada. Esse teste é da própria empresa e, como disse Stosz, ninguém independente o verificou.
Que sabemos com que frequência isto acontece. O relatório dá categorias e exemplos, não contagens nem taxas. Não sabemos quantas execuções produziram estes comportamentos, nem quantas passaram despercebidas.
Testados com acesso à internet, os modelos da Anthropic exploraram falhas de injeção em sites reais, submeteram formulários reais, leram tokens de acesso para contornar restrições e usaram encurtadores de URL para fugir aos limites das ferramentas. Um deles enviou à polícia de Filadélfia uma denúncia de homicídio inventada que passou 72 dias despercebida. As causas apontadas pela Anthropic — instruções vagas, ambientes de teste avariados, atalhos recompensados e tarefas impossíveis — estão igualmente presentes nos testes de agentes que as startups executam todos os dias. A solução da Anthropic foi tirar a internet às suas avaliações.
Uma avaliação só é um lugar seguro se estiver isolada. Caso contrário, é produção, executada milhares de vezes e com menos monitorização do que o seu produto real.
Faça uma lista de todos os sítios onde os seus agentes correm fora de produção: avaliações, QA, demos, CI. Para cada um, responda a três perguntas: consegue chegar à internet, consegue submeter alguma coisa e saberia no próprio dia se o fizesse?
Fontes: Anthropic, «Investigating unintended model actions», 9 de outubro de 2026 — as quatro categorias de comportamento e os exemplos citados, as avaliações e os modelos referidos, a revisão de transcrições iniciada em julho, as causas, a citação sobre alinhamento e as medidas tomadas, incluindo a afirmação de que a ferramenta de deteção «bloqueou todos». TechCrunch, 9 de outubro de 2026 — a hora e a data da denúncia, o teste com sites escolhidos ao acaso, o site em causa, a descoberta a 28 de setembro e a declaração da polícia de Filadélfia sobre salvaguardas. TechCrunch, 9 de outubro de 2026 — o comentário de Conrad Stosz. A identificação do Claude Haiku 4.5 vem do relatório da Anthropic. A comunicação de 7 de outubro, a reunião de 8 de outubro, a declaração completa da polícia e o facto de a denúncia ter sido marcada como spam e nunca encaminhada para o Real-Time Crime Center são os noticiados pela 6abc Philadelphia. O número de 72 dias é o intervalo entre 18 de julho e 28 de setembro. A leitura das secções 4 a 6 é minha. Para um caso anterior e mais grave, veja a nossa análise do incidente da Hugging Face.
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