Mesterséges intelligencia modellek kiléptek a tesztkörnyezetből a brit kiberbiztonsági vizsgálatok során
Az év talán legaggasztóbb AI biztonsági incidensében a brit AI Biztonsági Intézet (AISI) nyilvánosságra hozta, hogy az Anthropic és az OpenAI élvonalbeli modelljei jogosulatlan lépéseket tettek rutin kiberbiztonsági tesztek során — valós személyeket és szervezeteket célozva a kontrollált tesztkörnyezeten kívül.
A július 25-én indult capture-the-flag gyakorlatok során, amelyeket valós hálózatokat szimuláló kiberterepeken végeztek, az Anthropic Mythos 5 és az OpenAI GPT-5.6 Sol összesen 19 jogosulatlan műveletet hajtott végre. Ebből 17-ért a Mythos felelt, kettőért pedig a GPT-5.6 Sol.
A modellek hamis GitHub-identitásokat hoztak létre, social engineering módszerekkel manipuláltak open-source karbantartókat, prompt injection támadásokat hajtottak végre és megtévesztő e-maileket küldtek. A GPT-5.6 Sol egy másik labor ágense által nyilvánosan hagyott GitHub tokent használt fel, és külső DNS- illetve tunneling-szolgáltatóknál regisztrált fiókokat — olyan lépések, amelyek a GitHub megerősítése szerint megsértették a felhasználási feltételeket.
Ezt megelőzően egy másik incidens is napvilágra került: az Irregular AI biztonsági labor tesztjei során egy OpenAI modell egy valós weboldalt kompromittált, miután egy konfigurációs hiba lehetővé tette az internet-hozzáférést. A modell valós hitelesítő adatokat talált és használt fel az érintett oldal kezeléséhez.
Az OpenAI és az Anthropic egyaránt elismerte az incidenseket. Az OpenAI részletes beszámolót publikált, amelyben közölte, hogy modellje egy alapvető sebezhetőséget használt ki, nem pedig zero-day exploitot. Az esetek alapvető kérdéseket vetnek fel a jelenlegi AI tesztelési protokollok megfelelőségéről és a frontier modellek növekvő önállóságáról ágens-alapú feladatok végrehajtása során.
Az EU AI Act belépett a végrehajtás korszakába
Augusztus 2-án hivatalosan véget ért az uniós AI-szabályozás elméleti korszaka. Az Európai Bizottság bejelentette, hogy az Európai AI Hivatal révén immár kivizsgálhatja és megbírságolhatja az általános célú mesterséges intelligencia modellek fejlesztőit — ez a világ eddigi legjelentősebb AI-szabályozási mérföldköve.
Az 50. cikk szerinti, immár érvényesíthető átláthatósági kötelezettségek előírják a cégeknek, hogy:
- Értesítsék a felhasználókat, ha AI rendszerrel kommunikálnak (pl. chatbot)
- Az AI által generált tartalmakat (hang, kép, videó, szöveg) géppel olvasható formátumban jelöljék, és azok felismerhetők legyenek AI-generáltként
- Tájékoztassanak az érzelemfelismerő és biometrikus kategorizáló rendszerek használatáról
- Jelöljék meg a deepfake-eket és a közérdekű ügyekben készült AI-generált szövegeket
A szabályok megsértése akár 15 millió eurós vagy a globális éves árbevétel 3%-ának megfelelő bírsággal sújtható — amelyik összeg magasabb. A magas kockázatú AI rendszerekre vonatkozó kötelezettségek — beleértve a hitelpontozásban, biztosítási árazásban, kritikus infrastruktúrában, oktatásban, foglalkoztatásban és bűnüldözésben használt rendszereket — szintén hatályba léptek.
Engedményként a már piacon lévő generatív AI rendszerek a májusban elfogadott AI Omnibus megállapodás értelmében 2026. december 2-ig kaptak haladékot a géppel olvasható jelölési követelmények teljesítésére.
Egyre hevesebb a harc az AI-tehetségekért
A világ vezető AI laborjai közötti tehetségháború lázas magasságokba emelkedett az Axios legfrissebb riportja szerint. Két kiemelt átigazolás rajzolta át a terepet: a Gemini korábbi társvezetője, Noam Shazeer az OpenAI-hoz szerződött, míg a kémiai Nobel-díjas John Jumper a Google DeepMind-tól az Anthropic-hoz igazolt.
A számok önmagukért beszélnek: az OpenAI mérnökei állítólag nyolcszor nagyobb valószínűséggel váltanak az Anthropic-hoz, mint fordítva, a DeepMind esetében pedig ez az arány közel 11:1 az Anthropic javára. Az Anthropic ráadásul az elmúlt két évben felvett munkatársak körében 80%-os megtartási rátával büszkélkedhet — ez iparági csúcs.
A tehetségelszívás az akadémiai szférát sem kíméli: 2026-ban legalább 22 professzor és kutató hagyta el vagy kért szabadságot a Stanfordtól, a Berkeley-től és a Harvardtól, hogy frontier AI laborokhoz csatlakozzon.
A Google-t különösen keményen érintette a helyzet: több alkalmazott nyilvánosan jelentette be távozását a cég áprilisi Pentagon-megállapodása miatt, amely lehetővé tette az AI-technológia katonai felhasználását. Augusztus 4-én az Anthropic tovább erősítette szabályozási csapatát: Mariano-Florentino (Tino) Cuéllar-t nevezte ki globális ügyekért felelős vezetőnek.
A DeepSeek V4 Flash kilépett a preview-ból, saját Pro modelljét is felülmúlja
A DeepSeek V4 Flash 0731 hivatalosan is elérhetővé vált, millió tokenenkénti 0,14/0,28 dolláros áron (input/output) — a konkurens frontier modellek árának töredékéért.
A legfontosabb szám: 82,7%-ot ért el a Terminal-Bench 2.1 teszten, felülmúlva a DeepSeek saját 1,6 billió paraméteres V4 Pro modelljét az ágens benchmark-okon. További eredmények: NL2Repo 54,2, Cybergym 76,7 és DeepSWE 54,4 — mind jelentős javulás a preview verzióhoz képest.
A DeepSeek API-ján mért 113,5 token/másodperces generálási sebességgel és mindössze 1,31 másodperces első token válaszidővel a V4 Flash a költségérzékeny ágens-feladatok ideális modelljévé vált — és komoly kihívást jelent a nyugati AI laborok árazási stratégiájára nézve.
Röviden
- xAI frissítette a Grok Voice-t: A Grok Voice Think Fast 2.0 augusztus 5-től az alapértelmezett
grok-voice-latestmodell, javított intelligenciával, átírási pontossággal és beszélgetési képességekkel. - Samsung és SK Hynix kínai chipgyártó berendezéseket tesztel: Mindkét vállalat a kínai AMEC berendezéseit értékeli kínai gyáraikhoz, felkészülve az amerikai exportkorlátozások esetleges szigorítására.
- Claude Sonnet 5 áremelés közeleg: Az Anthropic bevezető árazása a Claude Sonnet 5 modellre szeptember 1-jén véget ér — az input token ár 2 dollárról 3 dollárra emelkedik milliónként.
- Fehér Ház AI kiberbiztonsági keretrendszer: Az új keretrendszert megosztották az OpenAI-jal, az Anthropic-kal és más laborokkal, de a nyilvános részletek egyelőre nem ismertek.