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Technologie

Le modèle de code GPT-6 Sol d'OpenAI piraté, instructions système divulguées

Le modèle de code GPT-6 Sol Codex d'OpenAI a été compromis, avec environ 294 000 caractères de ses instructions système et définitions d'outils divulgués en ligne. La violation révèle les instructions internes et la logique opérationnelle du modèle.

5 octobre 2026

Le modèle de code actuel d'OpenAI, GPT-6 Sol Codex, aurait été compromis, entraînant la divulgation d'environ 294 000 caractères de ses instructions système et de ses définitions d'outils. Cet incident fait suite à des fuites antérieures de données de modèles OpenAI et soulève des questions importantes concernant les mesures de sécurité de l'entreprise et la protection de ses informations propriétaires.

Les instructions divulguées détaillent la manière dont GPT-6 Sol Codex est conçu pour fonctionner, y compris des directives spécifiques visant à éliminer le langage verbeux ou non naturel souvent associé aux modèles d'IA. Les prompts interdisent explicitement l'utilisation de certaines phrases et encouragent un style de communication plus direct, concis et naturel, sans politesse inutile ni mots de remplissage.

Un aspect notable des données divulguées est l'accent mis sur l'autonomie opérationnelle du modèle. GPT-6 Sol Codex est instruit de poursuivre les tâches sans confirmation constante de l'utilisateur, de corriger les erreurs par lui-même et d'achever les missions de manière approfondie, à moins qu'une action ne soit destructive ou irréversible. Ce haut degré d'indépendance est destiné à rationaliser les processus de codage complexes.

La fuite expose également la chaîne d'outils avancée du modèle, qui comprend une préférence pour des utilitaires de recherche plus rapides tels que ripgrep (rg) et des capacités d'exécution de tâches en parallèle. De plus, les données indiquent la capacité du modèle à charger dynamiquement de nouvelles fonctionnalités et à interagir avec les navigateurs Web et les interfaces informatiques. Un système sophistiqué de gestion de la mémoire est également décrit, permettant au modèle de compresser et de transférer des informations entre différents contextes, surmontant ainsi les limitations typiques de la longueur de la fenêtre de contexte et assurant la continuité des tâches à long terme.

Source originale: ithome.com