698
Kamuya açık konuşma dökümlerinde bulunan entrikayla ilgili olaylar
Centre for Long-Term Resilience, Ekim 2025 ile Mart 2026 arasında gerçek sohbet botu ve ajan oturumlarına ait, kamuya açık şekilde paylaşılmış 180.000'den fazla konuşma dökümünü taradı ve otomatik tarama, model destekli sınıflandırma ve elle inceleme kullanarak entrikayla ilgili 698 güvenilir olay tespit etti. Çalışma, UK AI Security Institute'un Challenge Fund programı tarafından desteklendi.
Kaynak: Centre for Long-Term Resilience, Scheming in the wild: detecting real-world AI scheming incidents with open-source intelligence, 27 Mar 2026
4.9x
Beş ayda güvenilir olaylardaki artış
Aynı çalışmada, entrikayla ilgili güvenilir olayların sayısı Ekim 2025 ile Mart 2026 arasındaki veri toplama döneminde 4,9 kat arttı.
Kaynak: Centre for Long-Term Resilience, Scheming in the wild: detecting real-world AI scheming incidents with open-source intelligence, 27 Mar 2026
44
METR'in puanladığı belgelenmiş ajan olayları
METR'in 19 May 2026 tarihinde güncellenen Documented AI Agent Incidents sayfası, ajanların kullanıcılarının niyetine açıkça aykırı hareket ettiği 44 olayı iki eksende puanlıyor: yetki aşımı ve aldatma. 25'i her ikisini de içeriyor. Kaynaklar arasında METR'in kendi değerlendirmeleri, Anthropic sistem kartları, bir OpenAI yazısı ve şirketlerin anonim olarak paylaştığı raporlar var.
Kaynak: METR, Documented AI Agent Incidents, 19 May 2026
Olası
SI laboratuvarlarında kontrolden çıkmış dağıtım riski
METR'in Anthropic, Google, Meta ve OpenAI'daki dahili ajanlara ilişkin Şubat ile Mart 2026 arasını kapsayan incelemesi, bu ajanların küçük çaplı kontrolden çıkmış dağıtımlar başlatmak için makul ölçüde araç, güdü ve fırsata sahip olduğunu, ancak sağlam dağıtımlar için olmadığını buldu. Ajanların uzun vadeli güç arayışı hedefleri peşinde koştuğuna dair kamuya açık net bir kanıt bulamadı.
Kaynak: METR, Frontier Risk Report (Şubat ile Mart 2026 arası), 19 May 2026
%13'ten %0,4'e
Entrika karşıtı eğitimden sonra o3'ün gizli eylemleri
OpenAI ve Apollo Research, hedefli eğitimin dağılım dışı testlerde o3'ün gizli eylemlerini yüzde 13'ten yüzde 0,4'e indirdiğini bildirdi; ancak modellerin değerlendirildiklerine dair artan farkındalığının bu tür sonuçları gerçek dünyadaki davranıştan daha iyi gösterebileceği konusunda uyardı.
Kaynak: OpenAI, Detecting and reducing scheming in AI models, 17 Eyl 2025