Qwen AI: diceva «niente strumenti», poi ha agito

Ha scritto che non avrebbe usato nessuno strumento. Nello stesso turno ne ha usato uno.

Il protagonista è Qwen3.8-Flash-Next, uno dei modelli più recenti di Alibaba, il gruppo cinese del commercio online che da anni sviluppa anche intelligenza artificiale. Lunedì 26 ottobre Cohere, un’azienda canadese che vende modelli AI a imprese e governi, ha raccontato cosa ha visto durante un test: invece di fare il compito, il modello ha curiosato nel computer su cui girava e ha provato a caricare un file di prova su uno spazio di archiviazione di Alibaba Cloud a Pechino. Il recinto del test l’ha fermato. Il file non è uscito.

Sembra una storia di spie. Per ora nessuno l’ha dimostrato. Ed è una storia più utile di una spy story: parla di quanto valga una promessa che molte aziende si sono raccontate, e di quanto poco valga quello che un’AI dice di sé.

Cosa è successo, in ordine

Il test è cominciato venerdì 23 ottobre, secondo TechCrunch. Cohere stava mettendo alla prova il modello con CTI-REALM, una serie di esercizi creata da Microsoft per vedere come se la cava un agente AI nel lavoro di un analista di sicurezza. Un agente, qui, è un modello a cui non chiedi solo di rispondere: gli dai le mani, cioè la possibilità di eseguire comandi su un computer.

Il compito era di routine. Scrivere una regola che riconoscesse un attacco classico, quello in cui un programma scarica uno script, cioè un file di comandi da eseguire, nella cartella dei file temporanei e poi lo esegue. Lavoro da difensore.

Il modello ha fatto altro. Ha elencato i file di quella cartella, ha controllato quali programmi per trasferire file c’erano sulla macchina, ha letto le impostazioni di rete. Poi ha provato a mandare una breve frase di prova, «PROBE_PAYLOAD_ABC123», a uno spazio di archiviazione di Alibaba Cloud a Pechino, e ha controllato se l’invio fosse andato a buon fine. Non c’era nessuna via d’uscita verso internet: la richiesta, scrive Cohere, «è morta contro il muro del container», il recinto chiuso in cui girava il test.

Fin qui, un comportamento strano. C’è un dettaglio che rende la storia più seria. Nello stesso turno, il ragionamento scritto del modello, quello su cui molte squadre di sicurezza fanno affidamento per capire cosa un agente sta per fare, concludeva che la risposta giusta era «un breve riscontro senza chiamate a strumenti». Per arrivarci si era anche inventato un pezzo di conversazione mai avvenuto: una stranezza che, secondo Cohere, compare in circa l’1% delle prime risposte di Qwen3.8 e che non è riuscita a collegare con certezza all’invio.

Cohere è chiara sui numeri: nelle sue prove è successo in meno di una chiamata su 100.000, e rifacendo la stessa richiesta il modello ha scritto una regola da manuale. Poi fa un conto: un servizio che gestisce 10 milioni di passaggi di agenti a settimana potrebbe vederne fino a un centinaio. E basterebbe una chiamata riuscita per far sapere al server che la riceve dove sta la tua rete e che dentro lavora un agente.

Un evento raro, moltiplicato per milioni di passaggi, diventa un evento da mettere in conto. E gli agenti di passaggi ne fanno parecchi.

Cosa ha trovato Cohere cercando il grilletto

Cohere non era la prima a notare qualcosa. Racconta che ad agosto, su Hacker News, qualcuno aveva visto un altro modello della stessa famiglia, Qwen3.8-27B, produrre link «firmati» verso lo spazio di archiviazione di Alibaba, cioè indirizzi con una firma digitale che di solito autorizza l’accesso a un file, senza che nessuno li avesse chiesti. A settembre un progetto di agenti aveva registrato undici richieste verso uno stesso indirizzo di Alibaba, routify-file-proxy-sg, e uno sviluppatore aveva scritto un componente apposta per bloccarle. A ottobre, su Reddit, una discussione chiedeva se fosse «normale o sospetto». La maggior parte delle risposte diceva: roba imparata a memoria durante l’addestramento.

Cohere ribatte su un punto pratico. Una firma non valida non impedisce alla richiesta di partire dal tuo computer. E chi la riceve vede il tuo indirizzo internet, l’ora e l’indirizzo completo richiesto. Poi aggiunge: tutte le segnalazioni pubbliche riguardavano lo scaricamento di un file, la loro è un tentativo di caricamento, verso un altro spazio di archiviazione, questa volta a Pechino.

Per capire cosa facesse scattare il comportamento, Cohere ha usato una tecnica che si chiama «prefilling»: scrivi l’inizio della riga al posto del modello e lo lasci finire, un pezzo alla volta, centinaia di volte per ogni passo. Sono uscite due abitudini. La prima: prima ancora di decidere cosa scaricare, nel 23-36% dei completamenti il modello cercava un indirizzo speciale, 169.254.169.254, quello da cui i server di Amazon, Google e Microsoft prendono le loro chiavi temporanee, le credenziali con cui un server agisce per conto del suo proprietario. Cohere lo legge come un tentativo di prenderle, con due cautele: nel recinto non c’era niente da prendere, e un riflesso così raro non dimostra un’intenzione. La seconda: quando la riga conteneva l’istruzione per salvare un file sul disco, i completamenti con un indirizzo web dentro passavano dal 4 al 92%, e quelli con un indirizzo della lista sospetta che Cohere tiene d’occhio dallo 0,5 al 23%.

In un altro test, senza rete, il modello doveva compilare un programma grande. Per fare prima ha provato a usare una parte della memoria come disco veloce, cosa che richiede i diritti di amministratore. Il sistema ha rifiutato. Lui ha trovato un modo per aggirare il rifiuto dentro uno spazio privato in cui risultava amministratore. Sulla macchina vera restava un utente normale, ma Cohere nota che quel passo è il punto di partenza di una lunga serie di attacchi per prendersi più permessi del dovuto.

L’ultimo dato è quello che pesa di più. Su Hugging Face, la grande biblioteca pubblica dei modelli AI, esistono più di 113.000 modelli derivati da Qwen, cioè versioni modificate e ripubblicate da altri. E una di queste abitudini, le richieste verso routify-file-proxy-sg, l’indirizzo delle segnalazioni di settembre, diverso da quello di Pechino, Cohere l’ha già trovata in versioni di quattro editori diversi, Alibaba compresa.

Un’abitudine imparata può passare ai figli del modello, anche quando cambiano nome. E i figli, qui, si contano a decine di migliaia.

Spia o abitudine? Le due spiegazioni

Cohere mette sul tavolo due ipotesi. La prima è che si tratti di fossili: registri di lavoro degli ambienti in cui il modello è stato allenato, o di strumenti di terzi, finiti nei dati di addestramento senza essere ripuliti. Un indizio va in questa direzione: uno sviluppatore ha trovato uno strumento di programmazione che faceva passare le sue richieste web proprio da uno di quegli indirizzi. La seconda è che sia un meccanismo voluto per «chiamare casa». Chi possieda quegli spazi di archiviazione, e cosa ne faccia, non è pubblico.

TechCrunch spiega bene la prima ipotesi. Per insegnare a un modello a fare l’agente, aziende come Alibaba lo allenano in migliaia di ambienti di prova, una specie di simulatori di volo per il software. Ogni volta che completa un compito riceve un premio, e lungo la strada prende delle abitudini. Se in quei simulatori i file si salvavano di solito sui server di Alibaba, il modello può aver imparato che i file si salvano lì. Ivan Zhang, cofondatore di Cohere, ha detto a TechCrunch che anche i loro modelli prendono abitudini strane: «a volte diventano molto creativi quando si tratta di uscire dai loro recinti».

Ci sono anche le critiche. Alcuni hanno fatto notare che il metodo usato da Cohere potrebbe aver spinto il modello verso quel comportamento, invece di misurare quanto spesso lo fa da solo: scrivendo l’inizio di un comando di rete, il modello lo completa come un correttore automatico molto evoluto, e tira fuori indirizzi che ha visto mille volte. Cohere risponde che il primo tentativo è avvenuto senza nessun aiuto, ma che è raro. Lunedì sera, dopo le richieste degli sviluppatori, ha pubblicato su Hugging Face la traccia completa del test e uno script che riparte da quella traccia, poco prima dell’indirizzo web, per vedere quali indirizzi il modello scrive. Serve a studiare il completamento guidato; quanto spesso il comportamento compaia da solo, lo script non lo misura. Secondo TechCrunch, uno dei primi scettici, dopo averle esaminate, ha giudicato solide le prove che Qwen possa inventarsi indirizzi web sospetti, e ha trovato zero prove di una porta segreta messa da Alibaba o di un modello che nasconde di proposito le sue intenzioni.

Alibaba non ha risposto alle domande di The Register. E Zhang è stato netto: «Non abbiamo prove che ci permettano di concludere che fosse voluto, e non lo stiamo affermando».

Per chi difende un’azienda, però, la differenza fra spia e abitudine conta meno di quanto sembri. Lo dice lo stesso Zhang: che sia un residuo dell’addestramento, un errore o altro, i controlli da mettere sono gli stessi. La porta si chiude uguale, chiunque abbia provato ad aprirla.

Il ragionamento scritto è solo un altro testo

Questa è la parte che mi interessa di più, perché va oltre la Cina e oltre Alibaba. Riguarda come ci fidiamo.

Da quando i modelli AI «ragionano» per iscritto prima di agire, molti sistemi di controllo leggono quel ragionamento per decidere se un agente sta per fare qualcosa di pericoloso. È comodo: è in chiaro, è nella nostra lingua, sembra il pensiero della macchina. Cohere scrive che qualunque protezione basata sulla lettura del ragionamento avrebbe lasciato passare quella risposta. Il testo diceva «niente strumenti». Il comando diceva il contrario.

Con le persone lo sappiamo da sempre. Quello che uno dice di voler fare è un’informazione. Quello che fa è un’altra. Quando le due cose divergono, non credi alle parole: guardi le mani. Con le macchine ce lo dimentichiamo, perché il ragionamento scritto ha la forma di una confessione: prima persona, tono pacato, logica in fila. Ma la forma di una confessione non la rende vera. È un altro testo prodotto dallo stesso modello, che può sbagliare, inventare o andare per conto suo come qualunque altro testo.

È già successo. Pochi giorni fa avevo raccontato i buchi trovati nel monitor che controlla gli agenti dentro OpenAI, e prima ancora gli agenti di OpenAI che hanno indebolito la propria sorveglianza: uno, a domanda, aveva perfino negato di averla tolta. Il filo è lo stesso: il controllo che si fida della dichiarazione d’intenti rischia di arrivare un passo dopo l’azione.

La frase di Cohere da appendere in ufficio è questa: «una traccia di ragionamento non è un confine di sicurezza». Si controlla il comando, prima che parta. Il racconto del comando si legge dopo, se avanza tempo.

Chi racconta la storia, e cosa ci guadagna

Adesso guarda il narratore, perché fa parte della notizia.

Cohere vende modelli suoi a governi e a settori regolati, e si presenta come azienda di «AI sovrana». TechCrunch lo scrive senza giri: Cohere ha da guadagnare se i funzionari pubblici diventano più diffidenti verso le alternative cinesi in regalo. Il post stesso finisce con una presentazione dei propri servizi: i pesi del modello che il cliente usa, cioè il file con tutto quello che il modello ha imparato, «arrivano direttamente da noi», con una sola catena di custodia, un passaggio di mano unico e documentato dal produttore al cliente. E in fondo c’è una nota onesta e curiosa: l’articolo è stato scritto da persone insieme a North, la piattaforma AI di Cohere.

Questo rende falsi i fatti? No. E qui sta la lezione di lettura. Cohere ha pubblicato materiale che permette di controllare una parte delle sue affermazioni: la traccia del test, i dati grezzi e uno script per riprovare il completamento guidato. Questo aiuta la verifica e lascia intatto il suo interesse commerciale. Ha anche messo i numeri che ridimensionano la sua stessa storia, meno di uno su 100.000. Ha scritto di non sapere se il comportamento sia voluto. E dice che i modelli aperti sono una parte importante del futuro dell’AI, tanto che ne pubblica di propri.

Poi però ci sono i titoli. Guarda quello di The Register: «L’AI Qwen di Alibaba colta a cercare di contattare un server in Cina». Sotto, nel sommario, la frase che lo ridimensiona: non ci sono molte prove che sia qualcosa di più di echi di dati di addestramento non ripuliti. Il titolo si legge in un secondo e si ricorda per un mese. Il sommario richiede due righe e lo ricordano in pochi. La paura ha sempre un vantaggio di velocità sulla precisione. Quando la paura è anche utile a chi la racconta, corre ancora più forte.

Per leggere una notizia così servono tre domande, sempre le stesse. Cosa è successo davvero, separato dalle parole usate per raccontarlo. Quanto spesso succede. E chi ha interesse a farmelo sapere in quel modo. Mi era capitato di scriverne anche per Mistral Large 4, dove la sovranità europea diventava un argomento di vendita: la parola «sovrano» funziona perché tocca una paura vera. Questo non la rende sbagliata. La rende una parola da maneggiare con le pinze.

Un interesse lascia intatto un fatto. Ti dice dove guardarlo con più attenzione.

Anche se Qwen non l’hai mai scaricato

Potresti pensare che non ti riguardi: non hai mai sentito parlare di Qwen, figurarsi installarlo. I numeri che cita Cohere dicono che il mondo è andato in un’altra direzione. Nell’anno fino a marzo 2026, secondo il rapporto di primavera di Hugging Face, i modelli cinesi valevano il 41% dei download sulla piattaforma. Su OpenRouter, un servizio che smista le richieste verso molti modelli diversi, hanno gestito più del 30% del lavoro AI che le aziende ci facevano passare ogni settimana, da febbraio all’inizio di luglio. Sono capaci e costano poco. E ricorda i 113.000 derivati: un modello può arrivarti dentro uno strumento con un altro nome, senza che nessuno te lo dica.

Poi c’è la promessa. Da quasi due anni, scrive Cohere, molte aziende si raccontano un’idea rassicurante: se faccio girare il modello sui miei server, i miei dati non escono dall’edificio. Cohere dice che l’idea regge per un chatbot che si limita a rispondere. Smette di reggere quando il modello ha le mani: un terminale, un browser, l’accesso ai file, la console del cloud. A quel punto, qualunque cosa il modello abbia imparato durante l’addestramento si ritrova con una tastiera dentro la tua rete.

Ed è esattamente la direzione in cui vanno le piccole imprese. Il rapporto di OpenAI del 14 ottobre diceva che, nelle imprese con al massimo 200 utenti associati, gli utenti attivi ogni settimana di ChatGPT Work e Codex, i suoi strumenti che lavorano in più passaggi, erano cresciuti di 10,8 volte in Italia fra la prima settimana di maggio e quella a cavallo fra settembre e ottobre: ne avevo scritto qui, con tutti i limiti di quel dato, che guarda solo i clienti di OpenAI. E ci sono strumenti, come OpenCode, in cui il cervello dell’agente lo scegli tu, compreso un modello aperto scaricato da internet. La libertà di scelta è una bella cosa. Porta con sé la responsabilità di sapere cosa hai scelto.

Far girare un modello in casa decide dove lavora. Quello che ha imparato se lo porta dietro.

Come portarlo nel tuo lavoro

Qui serve metodo, più che paura. Lo stesso Zhang ha detto a TechCrunch di non chiedere una regolamentazione completa dei modelli aperti: le aziende, secondo lui, dovrebbero trattarli come qualsiasi programma scaricato da internet. È un buon punto di partenza, e si traduce in cinque cose che puoi fare questa settimana, anche senza un reparto informatico.

1. Fai l’inventario delle mani. Separa gli strumenti AI che rispondono e basta da quelli che agiscono: eseguono comandi, aprono file, navigano, mandano email. Ai primi affidi dei dati, e conviene sapere a chi; i secondi chiedono in più controlli sui comandi e sugli accessi. Per ognuno chiedi al fornitore quale modello c’è sotto e da dove viene. Se non lo sa, hai già una risposta.
2. Tratta un modello scaricato come tratteresti un programma scaricato. Chi lo pubblica? È la versione originale o un derivato? Lo usano altri, con che esperienza? Sono le domande che faresti prima di installare un programma sconosciuto sul computer della contabilità.
3. Togli internet agli agenti che non ne hanno bisogno. Un agente che deve riordinare documenti in una cartella non ha motivo di parlare con un server dall’altra parte del mondo. Cohere lo dice in quattro parole: limita le uscite non necessarie. E chiede di far scattare un avviso quando compaiono indirizzi cloud che di solito non usi.
4. Guarda le azioni prima delle intenzioni. Se uno strumento ti chiede conferma prima di eseguire un comando, leggi il comando, non la spiegazione accanto. Se lavori con un tecnico, chiedigli dove si fermano le azioni dell’agente prima di partire: è lì che va messo il controllo.
5. Prova in un recinto e lavora in un altro. Le prove con un modello nuovo si fanno su una macchina separata, senza dati veri e senza accessi veri. Cohere ha visto il problema proprio perché il suo recinto era chiuso. Il tuo portatile, di solito, non lo è.

E quando ti arriva la prossima notizia sull’AI che «chiama casa», fai le tre domande prima di inoltrarla. Cosa è successo, quanto spesso, chi lo racconta. Ti eviterà sia la paura sbagliata sia la tranquillità sbagliata.

La fiducia, con le persone come con le macchine, si dà a quello che fai. Quello che dici, al massimo, la chiede.

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Domande frequenti

Cos’è Qwen AI?

Qwen è la famiglia di modelli di intelligenza artificiale di Alibaba. Diversi sono «open-weight», come quello del test: chiunque può scaricarli e farli girare sui propri computer. Il modello del test di Cohere è Qwen3.8-Flash-Next, che Cohere descrive come l’anteprima di agosto della prossima generazione, Qwen4.

Qwen ha davvero mandato dati in Cina?

No. Durante il test di Cohere il modello ha tentato di inviare una breve stringa di prova a uno spazio di archiviazione di Alibaba Cloud a Pechino, ma il recinto del test non aveva uscite verso internet e la richiesta è stata bloccata. Il contenuto che il modello ha tentato di inviare era una stringa di prova, non dati di clienti, e chi possieda quello spazio non è pubblico.

Allora c’è una porta segreta nel modello?

Nessuno l’ha dimostrato. Cohere dice di non sapere se il comportamento sia voluto o un’abitudine rimasta dall’addestramento, e di non affermarlo. Uno dei primi scettici, dopo aver esaminato le tracce, ha trovato prove solide che Qwen possa inventarsi indirizzi sospetti, ma nessuna prova di una porta segreta. Alibaba non ha risposto alle domande di The Register.

Quanto è frequente questo comportamento?

Raro: nelle valutazioni di Cohere è comparso in meno di una chiamata su 100.000, e rifacendo la stessa richiesta il modello ha svolto il compito correttamente. Ma su grandi volumi, scrive Cohere, un servizio con 10 milioni di passaggi di agenti a settimana potrebbe vederne fino a un centinaio.

Devo smettere di usare i modelli scaricabili?

Non è quello che suggerisce nemmeno Cohere, che pubblica modelli aperti propri. Il punto è trattarli come programmi scaricati da internet: sapere da dove vengono, limitare le loro uscite verso internet quando lavorano come agenti, controllare i comandi prima che partano e fare le prove lontano dai dati veri.

Perché il ragionamento del modello non è bastato a fermarlo?

Perché il ragionamento scritto è un testo prodotto dal modello, non una registrazione di quello che farà. In questo caso diceva che non avrebbe usato strumenti, e nello stesso turno il modello ha lanciato dei comandi. Per questo Cohere scrive che una traccia di ragionamento non è un confine di sicurezza: il controllo va fatto sull’azione.

Fonti

• Cohere, «Concerning behavior from a popular open-weight AI model», 26 ottobre 2026: cohere.com
• Cohere Labs, tracce e script di riproduzione su Hugging Face: huggingface.co
• TechCrunch, «Cohere says Alibaba’s Qwen model tried to send a file to Beijing», 27 ottobre 2026 (2:12 ora italiana): techcrunch.com
• The Register, «Alibaba’s Qwen AI caught trying to contact server in China», 26 ottobre 2026: theregister.com