OpenAI hat gezeigt, dass ein KI-System Fehler im Linux-Kernel inzwischen schneller finden und zu Angriffswerkzeugen machen kann, als Menschen sie beheben. Das Sicherheitsteam ließ eine Forschungspipeline, gebaut um ein noch nicht veröffentlichtes Cyber-Modell, über die Teile des Kernels laufen, die ein gewöhnlicher Nutzer erreicht, und fand 948 verschiedene Wege, aus einem normalen Konto Root zu machen. Wer Linux-Server, Android-Handys oder Cloud-Rechner betreibt, hängt von diesem Ergebnis ab, und deshalb zählen die Patches mehr als die Zahl in der Schlagzeile.
Die Pipeline hat fünf Stufen. Scout-Agenten wählten für 3.426 $ 5.034 Prüfziele aus, etwa 7% eines Kernels mit mehr als 40 Millionen Zeilen. Analyse-Agenten brauchten dann 12 Stunden und 316.549 $ für 2.308 Fehlerkandidaten. Triage-Agenten reproduzierten 1.724 davon innerhalb von 30 Stunden in virtuellen Maschinen, und laut OpenAI beruhten nur 3,1% der Kandidaten auf fehlerhaftem Denken des Modells. Exploit-Agenten, die gegen eine Standard-Desktop-Konfiguration mit den üblichen Kernel-Schutzmechanismen arbeiteten, erzeugten 1.169 funktionierende Root-Exploits, die eine Variantenanalyse auf 948 eigenständige Fehler reduzierte. Der gesamte Lauf im Oktober kostete 1.213.430 $ an API-Guthaben; ein erfolgreicher Exploit kostete im Schnitt etwa 359 $.
Aussagekräftiger ist der Vergleich mit Juli. GPT-5.6 Sol fand mit einer früheren Version derselben Pipeline 166 solcher Fehler. Das neuere Modell fand drei Monate später mehr als fünfmal so viele, und OpenAI berichtet, dass es dabei 10 Angriffstechniken einsetzte, die externe Kernel-Fachleute noch nicht kannten. Nach OpenAIs eigener Rechnung arbeitet die Pipeline gemessen an früheren Bug-Bounty-Prämien mit Gewinn, und das ist ebenso Warnung wie Prahlerei: Für Angreifer gilt dieselbe Rechnung. Die eingeschränkte Version dieser Fähigkeit besprechen wir als GPT-6 Cyber, das OpenAI nur an geprüfte Verteidiger verkauft.
Die Reaktion wirkt bisher ermutigend. Nach 10 Tagen waren für 61 der Root-Fehler Korrekturen upstream eingeflossen, 43 hatten Patches in Vorbereitung und 299 wurden öffentlich diskutiert; den Rest will OpenAI über seine Partner bei Patch the Planet einreichen. Damit bleiben Hunderte bekannte Lücken bei ehrenamtlichen und angestellten Maintainern, deren Zahl nicht mit den Modellen gewachsen ist.
Was Außenstehende prüfen können, ist begrenzt. OpenAI hat ausgewählt, welche Zahlen es veröffentlicht, die neuen Techniken aus Sicherheitsgründen zurückgehalten und das Modell nicht benannt. Die maschinell geschriebenen Patches brauchten zusätzliche Anweisungsrunden, damit sie nicht aufgebläht oder unvollständig ausfielen, und in einem frühen Lauf hatten 20 von 200 gemeldeten Exploits Root über einen anderen Fehler als den zugewiesenen erreicht. Die Kostenangaben sind nach OpenAIs eigener Aussage eine Obergrenze, der Preis für solche Arbeit wird also nur sinken.