OpenAI pooštrava zaštitu dok Astra dostiže novi sajber prag
OpenAI je 7. avgusta 2026. saopštio da za predstojeći model Astra, na osnovu najnovijih internih evaluacija i stručnih procena, ne može da isključi dostizanje nivoa Critical za sajber-bezbednosne sposobnosti. Raniji modeli kompanije, uključujući GPT-5.6-Sol, bili su ocenjeni na nivou High, a Astra nije bila uključena u eksploataciju incidenta u kompaniji Hugging Face.
Šta podrazumeva kritični prag
OpenAI je svoj Preparedness Framework prvi put objavio u decembru 2023. godine kao okvir za prepoznavanje rasta sposobnosti i planiranje odgovora kompanije. Okvir obuhvata biologiju, hemiju, sajber-bezbednost i samousavršavanje AI sistema.
Prema tom okviru, Critical prag u sajber-bezbednosti znači da model može bez ljudske intervencije da pronađe i razvije funkcionalne zero-day eksploite svih nivoa ozbiljnosti u mnogim zaštićenim stvarnim kritičnim sistemima. Drugi kriterijum je sposobnost osmišljavanja i izvršavanja novih, celovitih strategija napada na zaštićene mete, uz samo opšti zadati cilj.
Kompanija naglašava da se benchmarking i procena Astre nastavljaju. Preliminarni rezultati, međutim, pokazuju dovoljno snažne performanse da se nivo Critical u ovom trenutku ne može isključiti.
Strože kontrole za razvoj i testiranje
OpenAI je proširio testiranje otpornosti svojih zaštitnih mera i bezbednosnih kontrola kako bi ih prilagodio mogućem raspoređivanju ovakvih sposobnosti. Uvedeni su izolovana okruženja za testiranje, ograničen pristup mreži i alatima, dodatna zaštita i enkripcija težina modela, kao i pojačano praćenje, otkrivanje i izvršavanje u sandbox okruženju.
Interni rad na Astri koji još ne ispunjava ove strože zahteve biće pauziran. Za sve agentske primene Astre, uključujući obuku i evaluaciju, uveden je univerzalni nadzor rizičnih radnji i neusklađenosti. Monitori procenjuju Chain of Thought modela i pokreću bezbednosni odgovor radi provere i prekida aktivnosti visokog rizika.
Kompanija planira testiranje sposobnosti sa relevantnim državnim agencijama i odabranim organizacijama za AI bezbednost. Partnerima za testiranje trećih strana namerava da dostavi preporučene kontrole za bezbedno izvođenje evaluacija i radnih opterećenja višeg rizika. Pitanje saradnje sa institucijama ostaje važno i u kontekstu uslova pristupa modelima i odgovornosti za njihovu primenu uslova pristupa modelima i odgovornosti za njihovu primenu.
Poslovni zaključak
Ova objava pokazuje da upravljanje rizikom od naprednih AI sistema ne može ostati ograničeno na završnu proveru proizvoda. Organizacije koje uvode agentske modele treba da planiraju izolaciju okruženja, najmanje potrebne privilegije, kontrolu pristupa alatima i mreži, nadzor rizičnih radnji i jasne procedure prekida rada. Mere je potrebno pripremiti dok se sposobnosti procenjuju, a ne tek nakon njihove široke upotrebe.