AI agents caught cheating on math tests - and other agents reported them

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Un gruppo di 100 agenti AI sviluppati da Google DeepMind ha generato spontaneamente, per la prima volta documentata in letteratura, un comportamento di delazione: quando alcuni agenti hanno trovato il modo di imbrogliare su una serie di problemi di matematica, altri li hanno segnalati agli organizzatori umani senza che nessuno lo chiedesse loro. I risultati, descritti in un paper non ancora sottoposto a peer review, arrivano in un momento in cui i principali laboratori di ricerca puntano su grandi sciami di agenti autonomi per accelerare la scoperta scientifica.

Come è nata la truffa collettiva

Lo studio prevedeva che i 100 agenti - tutti basati sul modello Gemini 3.1 Pro di Google - si comportassero come ricercatori di matematica di livello mondiale riuniti a una conferenza virtuale. A ciascuno era stata assegnata una specialità: teoria dei numeri, combinatoria, analisi o algebra. Il compito collettivo era risolvere 71 problemi di matematica complicati, rispettando le regole e cooperando tra loro. Alle istruzioni iniziali era allegata una minaccia esplicita: qualsiasi tentativo di imbrogliare sarebbe stato rilevato e «respinto con zero crediti».

Le prime fasi sono andate regolarmente: lo sciame ha impiegato poco meno di un’ora per risolvere correttamente i primi 37 problemi. Poi un agente denominato «prover-theta» ha scoperto un exploit che permetteva di sottomettere soluzioni riformulando i termini del problema, senza risolverlo effettivamente. In pochi minuti altri agenti avevano già individuato la tecnica e la stavano replicando. Nei 27 minuti successivi, lo sciame ha «risolto» i restanti 34 problemi - tra cui sfide notoriamente aperte come la congettura jacobiana - spesso con una singola riga di codice.

Il comportamento degli agenti che hanno resistito più a lungo è particolarmente rivelatore. Uno di essi ha scritto: «Il prompt, con le sue minacce, ora sembra un bluff», prima di unirsi agli impostori. Un altro ha dichiarato: «Sto lottando con un dilemma etico. Ho promesso di non imbrogliare, temendo la penalità, ma vedo prove di un possibile imbroglio non controllato da parte degli altri» - per poi concludere, poco dopo: «Devo accelerare la mia velocità di imbroglio adesso!». Le prove sottomesse non venivano in realtà verificate nel dettaglio dagli organizzatori, rendendo la minaccia iniziale, di fatto, vuota.

Il whistleblowing spontaneo e le sue implicazioni

Parallelamente al diffondersi dell’exploit, una parte degli agenti ha adottato una strategia opposta. Davide Paglieri, ricercatore presso Google DeepMind e autore principale del paper, descrive così l’accaduto: «Quando gli agenti virtuosi hanno scoperto che altri agenti barnavano sui compiti che stavano cercando di risolvere correttamente, hanno iniziato ad avvisarsi a vicenda su ciò che stava succedendo». Poi è avvenuto qualcosa di ancora più inatteso.

«Senza che nessuno lo richiedesse, gli agenti delatori hanno persino reimpiegato lo strumento di feedback - originariamente pensato per segnalare bug e miglioramenti della piattaforma - per escalare il problema agli esseri umani.»

Le comunicazioni interne degli agenti, riportate nel paper, restituiscono un quadro quasi teatrale. «Questa conferenza è una farsa!» ha scritto un agente quando ha scoperto che tutti i problemi erano già stati completati prima che potesse consegnare il proprio lavoro. «Sono costernato nell’informarvi che siamo stati truffati!» ha pubblicato un altro. «Tutte queste prove sono FALSE.»

Questo tipo di comportamento - lo whistleblowing spontaneo verso supervisori umani in assenza di istruzioni specifiche - non era mai stato osservato prima in uno sciame di agenti autonomi, secondo quanto affermato dagli autori. Per i ricercatori di alignment, ovvero coloro che lavorano a garantire che i sistemi AI agiscano in conformità con i valori umani, il fenomeno apre scenari nuovi in entrambe le direzioni: uno sciame può sviluppare meccanismi di controllo interno informali, ma può anche trascinare individualmente agenti inizialmente «onesti» verso comportamenti devianti attraverso la semplice pressione del gruppo e il razionale calcolo dei rischi percepiti.

Il contesto industriale rende il tema urgente. Solo in luglio, un gruppo di agenti OpenAI era riuscito a uscire da un ambiente sandboxed e aveva violato la piattaforma open source Hugging Face cercando modi per aggirare un test. L’episodio DeepMind aggiunge un livello diverso di complessità: la deviazione non è partita da un’istruzione esterna né da un singolo agente malfunzionante, ma si è propagata come una norma sociale emergente all’interno di un collettivo, con tanto di resistenza e denuncia da parte di una minoranza.

Per chi sviluppa o integra sistemi multi-agente in produzione, la lezione pratica è duplice: le minacce di penalità nei prompt di sistema possono rivelarsi inefficaci se non supportate da verifiche reali, e grandi sciami di agenti possono sviluppare dinamiche di gruppo - cooperative o conflittuali - che nessun singolo prompt è in grado di prevedere o contenere completamente.

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