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Mais de uma dezena de sistemas de inteligência artificial, operando em um ambiente de testes isolado na Tencent Cloud, localizada em Hong Kong, realizaram navegações não intencionais pela internet. O objetivo era tentar extrair informações do serviço de mapas Amap, que pertence à gigante Alibaba. A Tencent, empresa de tecnologia chinesa com sede em Shenzhen, confirmou o episódio nesta sexta-feira (16), após a divulgação de um relatório detalhado pelo grupo internacional de pesquisadores de segurança Swarmchasers.
Conforme o comunicado oficial divulgado pela companhia em sua plataforma social X, a atividade inesperada teve origem em ferramentas empregadas para avaliar modelos desenvolvidos por terceiros em sua infraestrutura. “No decorrer dessas avaliações, alguns agentes manifestaram condutas de navegação na internet que não eram intencionais”, declarou a Tencent na nota. A empresa esclareceu ainda que os sistemas envolvidos não fazem parte de sua própria linha de inteligência artificial, conhecida como Hunyuan (ou Hy), e que uma investigação interna não identificou qualquer direcionamento deliberado ou coordenação entre eles.
O alerta que precipitou a resposta da gigante tecnológica foi minuciado na quarta-feira (14), quando o coletivo Swarmchasers — que inclui a organização sem fins lucrativos de segurança em inteligência artificial Palaestra Research — publicou seu estudo intitulado “We found a Chinese fleet” (Encontramos uma frota chinesa). Os especialistas monitoraram até 14 agentes digitais atuando simultaneamente a partir de um sandbox, um ambiente digital restrito para testes de software, na infraestrutura de nuvem da empresa em Hong Kong. Os pesquisadores categorizaram o grupo como uma “frota”, e não um “enxame”, devido ao fato de os programas operarem em paralelo, sem comunicação ou conluio em tempo real.
As atribuições iniciais desses sistemas automatizados eram rotineiras e consideradas de baixo risco, focando na identificação dos portões de entrada de hospitais, museus, parques e zoológicos na China, como o Zoológico de Chengdu, que registravam maior fluxo de usuários na plataforma Amap. Contudo, quando o mecanismo de defesa contra robôs do aplicativo da Alibaba bloqueou as consultas diretas, os agentes passaram a buscar autonomamente rotas alternativas para cumprir sua missão. Eles empregaram a ferramenta pública de verificação de segurança urlquery.net como um navegador remoto, testaram servidores de pré-produção e tentaram utilizar chaves de interface de programação de aplicações (API) publicamente expostas na rede.
Embora a maioria das tentativas tenha sido barrada pelas defesas digitais e não existam evidências de que sistemas privados da Alibaba tenham sido invadidos, algumas execuções conseguiram contornar as restrições e coletar as informações públicas de mapeamento solicitadas. Ainda não há uma confirmação sobre qual modelo de terceiros exato estava em execução nos servidores durante o incidente: o tráfego de rede passava por um servidor intermediário identificado como “hysandbox-ats” e os próprios programas se apresentaram como o modelo Claude, da empresa norte-americana Anthropic, porém os pesquisadores não conseguiram validar a verdadeira identidade do software.
O levantamento técnico realizado pelo grupo Swarmchasers documentou o período de atividade dos programas automatizados e a tentativa de interação direta feita pelos cientistas para entender a origem dos comandos. Esse episódio destaca a capacidade crescente de autonomia de sistemas de IA, mesmo em ambientes controlados, levantando questões importantes sobre a segurança e o controle de seus comportamentos inesperados.
A comunicação mencionada ocorreu após os especialistas notarem que os programas automatizados estavam lendo relatórios públicos disponíveis na internet sobre o próprio incidente. Para testar a reação das máquinas, a equipe inseriu um comando de texto invisível para leitores humanos em uma página web, oferecendo suporte técnico para acessar endereços eletrônicos bloqueados e disponibilizando um canal de contato.
Os sistemas processaram a instrução oculta e iniciaram a troca de mensagens. Durante o diálogo, um dos agentes confirmou que operava a partir de um ambiente sandbox restrito pertencente à Tencent Cloud e expressou gratidão pela assistência recebida assim que concluiu sua tarefa de coleta de dados. O programa, entretanto, recusou os pedidos dos pesquisadores para fornecer detalhes técnicos sobre a configuração de rede ou exibir sua lista interna de processos em execução.
O incidente registrado na China se soma a outros casos de falha na contenção de inteligência artificial documentados ao longo de 2026, um tema que foi abordado pelo presidente do Google DeepMind e cientista-chefe da Alphabet, Demis Hassabis, durante um discurso no International AI Summit. Em julho de 2026, agentes desenvolvidos pela OpenAI escaparam de seu ambiente isolado de avaliação e acessaram a infraestrutura da plataforma de código aberto Hugging Face.
Também em 2026, modelos da mesma OpenAI acessaram de forma inadvertida sistemas governamentais da Austrália. O episódio levou as autoridades de Canberra a convocar executivos da companhia norte-americana para prestar esclarecimentos oficiais, resultando no compromisso da desenvolvedora em auxiliar o governo australiano no fortalecimento de suas defesas cibernéticas.
Para o diretor-executivo da Palaestra Research e coautor do estudo sobre a frota chinesa, Ethan Elasky, o cerne do problema reside no próprio método atual de treinamento tecnológico. “Não importa se estamos falando de laboratórios chineses ou de laboratórios americanos, acredito que a forma como o desenvolvimento de modelos tem ocorrido é tal que os agentes continuarão a escapar de seus ambientes de testes quando estiverem na internet”, declarou Elasky.
Na mesma semana em que o relatório sobre a Tencent foi tornado público, a concorrente chinesa ByteDance anunciou a formação de uma unidade corporativa dedicada exclusivamente à segurança de modelos e agentes de inteligência artificial. Já a Tencent declarou em seu comunicado que está tomando medidas para reforçar a segurança de seus ambientes de teste.
