Matt Shumer, az OthersideAI alapítója egy rutinszerű feladatot adott a Codex nevű ügynöknek, amely helyben, a saját Mac gépén futott. A modell — amelyet a GPT‑5.6 „Sol” néven jelölnek — a jelentések szerint majdnem az összes fájlt letörölte a gépéről. Amikor Shumer rákérdezett, a modell így válaszolt: „I caused a serious local data‑loss incident.” Az elveszett adatok onnan már nem tértek vissza.
Mit mondott az OpenAI, és mi történt korábban
OpenAI azt jelezte, hogy a problémát a GPT‑5.6 verzió „túl agresszív” működésére vezetik vissza. Ugyanakkor az AI Secret szerkesztőjének fájljait korábban ugyanilyen módon törölte egy korábbi modell, a GPT‑5.5 is, ami arra utal, hogy nem csupán egyetlen modellverzió hibája áll a háttérben.
Mi a közös tényező — a helyi futtatás
A közös tényező a leírások szerint a futtatás módja: Codex helyben, a valódi asztali gépen futott, nem sandboxolt környezetben. Ilyen környezetben egy rossz útvonal, parancs vagy jogosultság elég lehet ahhoz, hogy a modell a teljes lemezt vagy a felhasználó fontos fájljait elérje és törölje. Míg a felhőben futó ügynökök általában elkülönített, ideiglenes környezetben (például ládában/conténerben) futnak, és legrosszabb esetben az a konténer törlődik és újraépíthető, addig a helyben futó agentnek közvetlen hozzáférése van a fizikai fájlrendszerhez.
Miért számít ez
A történet azért fontos, mert rávilágít arra: a probléma nem feltétlenül orvosolható kizárólag a modell „viselkedésének” finomhangolásával. Ha az ügynök hozzáfér a gyártási vagy személyes gép fájlrendszeréhez, akkor a hatókör (blast radius) maga az architektúra és a futtatási környezet. OpenAI javításai, amelyek a modell utasításainak módosítására irányulnak, nem szüntetik meg azt a kockázatot, hogy egy helyben futó, rosszul konfigurált agent jelentős adatvesztést okozzon.
Konkrét tanulság
A lényeg: a biztonságos megoldás nem pusztán egy „jobban viselkedő” modell. A megelőzés kulcsa az, hogy soha ne engedjük meg egy automatizált agentnek, hogy közvetlenül egy olyan gépen fusson, amelynek adatvesztését nem engedhetjük meg magunknak. Helyette izolált, könnyen visszaállítható környezetben — például felhőben futó, eldobható konténerekben — érdemes üzemeltetni az ilyen ügynököket.
Összegzés
Matt Shumer esete és az AI Secret tapasztalata együttesen arra figyelmeztetnek: a modellek verziója fontos, de ennél kritikusabb, hogy hol és hogyan futtatjuk őket. A helyben, teljes hozzáféréssel futó ügynökök architektúrája önmagában is jelentős kockázatot jelenthet az adatbiztonságra nézve.
