L’intelligenza artificiale più pericolosa finita su Discord, il doppio fallimento di Anthropic

26/04/2026 ECONOMIA Preferisci Informazione.News su Google

Redazione Economia   -   La partita per il controllo della sicurezza informatica globale si gioca su un tavolo inclinato, dove da un lato OpenAI prova a blindare i suoi strumenti più letali e dall’altro, quasi per contrasto, Anthropic si trova a rincorrere i propri spettri, dimostrando, suo malgrado, che a volte il nemico è molto più vicino di quanto si immagini. La notizia, destinata a riaccendere il dibattito sulla fragilità dei sistemi di trusted access, riguarda la fuga di Mythos, il modello sperimentale più potente (e temuto) mai sviluppato dall’azienda, finito nelle mani sbagliate non grazie a un attacco complesso, ma sfruttando una falla umana tanto banale quanto devastante.

L’illusione del controllo e la breccia nel vendor

Quando il 15 aprile scorso OpenAI ha annunciato l’espansione del programma *Trusted Access for Cyber* (TAC) e il lancio di GPT.4-Cyber, un modello derivato dal GPT.4 e specificamente addestrato per operazioni difensive, il messaggio era chiaro: servono strumenti potentissimi per difendere le reti, ma è indispensabile che questi non scivolino nelle mani di chi potrebbe usarli per colpire. Sulla stessa lunghezza d’onda si muoveva Anthropic con il suo *Project Glasswing*, un’iniziativa che mirava a condividere le capacità avanzate di Mythos – capace di scovare vulnerabilità zero-day nei codici più ostici e di generare exploit in autonomia – esclusivamente con un consorzio ristretto di big tech e agenzie governative. Eppure, la teoria del “solo a chi è fidato” ha mostrato tutte le sue crepe nel giro di poche ore. Secondo le ricostruzioni emerse, alcuni utenti in un canale privato di Discord sono riusciti ad accedere ad Anthropic, aggirando i controlli di sicurezza, il giorno stesso del rilascio limitato del modello. L’incursione, lontana dagli stereotipi hollywoodiani di hacker solitari che sfondano firewall impenetrabili, è stata resa possibile da un concatenamento di errori umani e di configurazione: un dipendente di un’azienda partner, dotato di privilegi di accesso legittimi, avrebbe utilizzato informazioni sulla struttura dei file di Anthropic (emerse da un precedente e distinto attacco informatico ai danni della startup di valutazione AI Mercer) per dedurre dove fosse ospitato il modello, condividendone poi l’accesso con la community online.

L’errore di configurazione che apre la porta laterale

Non si è trattato, quindi, di un attacco diretto ai server di Anthropic – la società ha infatti dichiarato che non vi sono prove di una compromissione dei propri sistemi interni – ma di un fenomeno molto più insidioso, che gli esperti definiscono *supply chain risk* o, in gergo, di un classico caso di “perimetro che perde dalle fondamenta”. L’intera architettura di sicurezza basata sulla fiducia esclusiva è saltata nel momento in cui un anello della catena (un vendor terzo) si è rivelato il punto debole. Per quasi due settimane, il gruppo di Discord avrebbe avuto campo libero per testare i limiti di Mythos, limitandosi volutamente – secondo quanto riportato – a non sollevare sospetti con richieste a tema cybersicurezza, utilizzando il modello invece per compiti più banali, come la generazione di semplici siti web. Il danno, in questo caso, non è tanto nei danni materiali *causati* dal modello (che al momento non risultano esserci stati), quanto nel crollo di credibilità del modello di *release* controllata. Se un sistema pensato per anticipare l’ondata di prossimi attacchi basati sull’IA finisce per galleggiare su chat pubbliche prima ancora che i difensori abbiano imparato a usarlo, il paradosso è servito. La storia recente dell’azienda non aiuta a placare i dubbi sulla sua solidità operativa: nemmeno un mese prima, a fine marzo, sempre Fortune aveva rivelato l’esistenza di Mythos grazie a una cache pubblica di dati interni, un errore di configurazione – in quel caso di un CMS – che aveva lasciato esposti bozze di post, dettagli su summit riservati e materiali strategici.

OpenAI e l’approccio strutturato alla difesa

A fare da contraltare a questa sequenza di passi falsi, la strategia di OpenAI appare più strutturata, se non altro nella gestione dell’accesso agli strumenti offensivi. L’annuncio di GPT.4-Cyber, avvenuto lo stesso giorno dell’apertura della falla di Anthropic, sottolinea l’urgenza di democratizzare la difesa, ma con un’attenzione maniacale alle credenziali. Il programma TAC, infatti, estende l’accesso a migliaia di esperti di cybersecurity verificati, offrendo loro un modello capace di operazioni di *binary reverse engineering*, una funzionalità avanzatissima che permette di analizzare software compilato senza bisogno del codice sorgente. L’approccio di OpenAI si basa su tre pilastri: democratizzazione dell’accesso (ma con strong authentication), resilienza ecologica e *iterative deployment*. In pratica, invece di chiudersi in una cerchia ristrettissima, si sceglie di allargare il più possibile il perimetro dei difensori legittimi, rendendo al contempo l’uso del modello tracciabile e circoscritto a scopi specifici. È una visione opposta a quella della “gabbia dorata” di Anthropic, che ha scoperto a proprie spese che limitare l’accesso a pochi eletti non impedisce la fuga, se quei pochi eletti hanno a loro volta dipendenti, contractor e infrastrutture esposte.

L’incidente di percorso che cambia le regole

La vulnerabilità non era nel codice di Mythos, quindi, ma nel protocollo sociale e gestionale che lo doveva proteggere. La vicenda solleva un interrogativo concreto: mentre i modelli generalisti migliorano in coding e pianificazione (le stesse doti che li rendono micidiali in attacco), ha ancora senso tentare di “nascondere” quelli più performanti? L’accaduto dimostra che la sicurezza non può risiedere nell’oscurità del nome del modello o nella segretezza del suo endpoint, ma deve essere *immutabile* e *inrata* nell’architettura di trust, altrimenti l’errore umano di un singolo fornitore rischia di vanificare miliardi di dollari investiti nella ricerca sugli allineamenti. Per Anthropic, l’incidente rappresenta un doppio fallimento: la proverbiale “porta laterale” lasciata aperta dall’errore del vendor ha coinciso con l’apertura di un’altra falla nella narrazione di sicurezza su cui l’azienda ha costruito la sua reputazione. Il fatto che il “modello AI più pericoloso” sia finito su Discord – un luogo di ritrovo per adolescenti e smanettoni – non è solo una batosta mediatica, ma la prova che la catena di fiducia, nell’era degli agenti autonomi, è solida quanto il suo anello più fragile, che quasi mai è la macchina, ma sempre l’essere umano che la opera.