O iceberg das inteligências artificiais mais perturbadoras da internet

A internet está cheia de histórias sobre inteligências artificiais que supostamente escaparam do controle humano. Algumas são invenções, outras são estratégias de marketing e algumas poucas têm algo muito mais inquietante: evidências técnicas.

Este iceberg não trata de robôs assassinos nem de máquinas possuídas. Trata de sistemas reais, mercados clandestinos, modelos manipulados e experimentos cujos resultados parecem ter saído de um filme de terror.

Cada nível nos leva mais fundo. Quanto mais descemos, menos importam os nomes assustadores e mais preocupantes se tornam os fatos.

Apague as luzes.

Começamos a descida.

Nível 7. A superfície

DarkGPT, WolfGPT e Evil-GPT: as máscaras da dark web

‍

Na superfície do iceberg, encontramos nomes criados para provocar medo: DarkGPT, WolfGPT, Evil-GPT, XXXGPT e dezenas de variações.

Seus vendedores prometem inteligências artificiais sem censura. Algumas são anunciadas como ferramentas para fraudes, phishing, geração de código malicioso e manipulação de pessoas.

Mas existe uma pergunta que quase ninguém faz.

E se a inteligência artificial for apenas a isca?

Nem todos esses serviços foram verificados. Alguns podem ser modelos públicos com uma interface modificada. Outros, simples golpes que exploram o interesse por ferramentas clandestinas.

Imagine confiar seus arquivos, senhas ou conversas a um chatbot que promete anonimato absoluto.

Agora imagine que o verdadeiro negócio consiste em armazenar tudo o que você digita.

O suposto monstro não precisa ser inteligente.

Basta ter acesso aos seus segredos.

Neste primeiro nível, o assustador não é o que a IA pode fazer com você. É não saber quem está por trás dela.

Nível 6. Abaixo da superfície

Onion GPT e DIG AI: as vozes anônimas da internet

‍

Descemos a um território onde os mecanismos de busca convencionais nem sempre conseguem chegar.

A rede Tor permite hospedar serviços por meio de endereços .onion, dificultando a identificação de sua localização e de seus operadores.

Em discussões sobre assistentes de IA clandestinos, aparecem nomes como Onion GPT e DIG AI, embora as informações independentes disponíveis sobre eles sejam limitadas.

As promessas costumam se repetir: anonimato, ausência de filtros e acesso a respostas proibidas por outros sistemas.

No entanto, existe uma contradição fascinante.

Uma pessoa pode usar o Tor para ocultar sua identidade enquanto entrega informações íntimas a uma inteligência artificial administrada por desconhecidos.

O usuário não sabe quem opera o servidor.

Não sabe qual modelo está respondendo.

E também não sabe se suas conversas estão sendo armazenadas.

É como entrar em uma sala completamente escura para contar seus segredos a uma voz desconhecida.

A diferença é que essa voz pode guardar uma cópia de tudo.

E, neste nível do iceberg, nem sequer podemos garantir que todas as vozes anunciadas realmente existam.

Nível 5. A indústria das sombras

Xanthorox: o negócio de transformar o cibercrime em serviço

‍

Durante décadas, desenvolver ferramentas ofensivas exigia tempo, experiência e conhecimentos técnicos.

Então surgiu uma nova proposta comercial: reunir funcionalidades assistidas por inteligência artificial e vendê-las como serviço.

Xanthorox foi um dos nomes promovidos nesse mercado.

Seus anúncios descreviam uma plataforma com diferentes funcionalidades para automatizar tarefas relacionadas a atividades cibernéticas maliciosas.

Nem todas as funcionalidades anunciadas foram verificadas de forma independente. E esse detalhe importa: nos mercados clandestinos, as promessas podem ser tão falsas quanto as identidades de seus vendedores.

Mas a tendência que representa é real.

A inteligência artificial permite imaginar um ecossistema em que determinadas tarefas ofensivas deixam de exigir anos de aprendizado e passam a ser oferecidas por meio de interfaces simples.

Um painel de controle.

Uma assinatura.

Um catálogo de funcionalidades.

E talvez até um sistema de suporte técnico.

A industrialização do crime cibernético tem algo especialmente sinistro: transforma uma ameaça em um produto cotidiano.

O monstro já não vive em um porão.

Agora ele pode cobrar uma mensalidade.

Nível 4. As primeiras criaturas

WormGPT, FraudGPT e GhostGPT: o surgimento das IAs criminosas

‍

Em 2023, um nome começou a circular entre pesquisadores e comunidades clandestinas.

WormGPT.

Ele era promovido como um chatbot capaz de responder a solicitações relacionadas a atividades maliciosas sem as restrições habituais dos assistentes comerciais.

Depois surgiu o FraudGPT, oferecido por meio de assinaturas que podiam custar centenas de dólares por mês. Mais tarde, serviços como o GhostGPT adotaram uma proposta semelhante.

A publicidade era simples: usar inteligência artificial para facilitar golpes, falsificação de identidade e engenharia social.

Mas o detalhe realmente inquietante estava no resultado.

Um e-mail fraudulento já não precisava conter erros ortográficos evidentes.

Uma mensagem podia ser adaptada ao idioma, cargo ou contexto de seu destinatário.

Uma conversa enganosa podia parecer profissional e convincente.

A inteligência artificial não precisava inventar novas técnicas criminosas. Bastava facilitar as que já existiam.

E havia outro paradoxo: muitas dessas marcas eram difíceis de verificar. Pesquisadores encontraram imitações, serviços reaproveitados e produtos cujas promessas superavam amplamente suas capacidades comprovadas.

Naquele mercado, até os supostos monstros podiam ser falsificações.

Mas os golpes que ajudavam a produzir podiam ser perfeitamente reais.

Nível 3. A mentira perfeita

PoisonGPT: a inteligência artificial que foi modificada para enganar

‍

Em julho de 2023, pesquisadores da Mithril Security realizaram um experimento especialmente perturbador.

Seu nome era PoisonGPT.

Eles utilizaram o GPT-J-6B, um modelo de linguagem aberto, e modificaram seu comportamento para que respondesse incorretamente a uma pergunta específica, mantendo um funcionamento aparentemente normal em outras tarefas.

Imagine usar uma inteligência artificial para pesquisar um assunto.

Você pede que ela resolva operações matemáticas.

Tudo correto.

Faz uma pergunta sobre programação.

Ela responde bem.

Faz perguntas gerais.

Nada parece estranho.

Até que você faz uma pergunta específica.

E então o modelo entrega uma mentira, com a mesma confiança com que antes havia fornecido informações verdadeiras.

O problema não era uma alucinação acidental. O modelo havia sido alterado deliberadamente.

Os pesquisadores demonstraram como uma modificação desse tipo poderia ser introduzida na cadeia de suprimentos de modelos publicados em repositórios públicos.

Isso abria um cenário preocupante: uma organização poderia baixar um modelo aparentemente legítimo e incorporá-lo aos seus sistemas sem perceber que ele continha comportamentos manipulados.

Não havia nenhuma consciência maligna por trás disso.

Apenas parâmetros modificados.

E era justamente por isso que o ataque era tão difícil de reconhecer.

Nas histórias de terror, o monstro costuma revelar sua verdadeira natureza.

O PoisonGPT podia continuar parecendo normal.

Nível 2. O código que muda

PROMPTFLUX, PROMPTSTEAL, PROMPTLOCK e QUIETVAULT: malware assistido por IA

‍

Novembro de 2025.

O Google Threat Intelligence publicou uma pesquisa que revelou uma mudança importante no uso criminoso da inteligência artificial.

Já não se tratava apenas de pedir a um chatbot que escrevesse código.

Alguns programas maliciosos estavam consultando modelos de IA durante sua própria execução.

Quatro nomes se destacavam no relatório.

PROMPTFLUX era um malware experimental que utilizava o Gemini para solicitar modificações em seu próprio código. Uma de suas funções, chamada Thinking Robot, foi projetada para gerar novas versões ofuscadas e dificultar a detecção.

PROMPTSTEAL consultava um modelo de linguagem para gerar comandos de coleta de informações. O Google o associou a operações reais do grupo APT28 contra a Ucrânia.

PROMPTLOCK era uma prova de conceito de ransomware capaz de solicitar scripts gerados dinamicamente para determinadas tarefas maliciosas.

QUIETVAULT roubava credenciais e aproveitava ferramentas de IA instaladas em dispositivos comprometidos para procurar outros segredos.

Nem todos estavam operacionais no mesmo nível. PROMPTFLUX e PROMPTLOCK eram experimentais; PROMPTSTEAL e QUIETVAULT foram observados em operações reais.

Mas havia um detalhe particularmente interessante.

PROMPTFLUX tentava regenerar partes de seu código para dificultar a análise.

Imagine examinar um programa malicioso e descobrir que parte de suas instruções pode variar porque ele consulta uma inteligência artificial.

O atacante já não precisa incorporar todas as respostas possíveis dentro do arquivo.

Ele pode delegar determinadas decisões a outro sistema.

Não é um malware consciente.

Não é um organismo digital.

É uma ameaça que começa a incorporar a geração dinâmica de comportamento.

E essa diferença importa.

Porque os pesquisadores não precisam apenas entender o programa.

Também precisam entender o que ele pode solicitar ao modelo e como utilizará as respostas.

Nos antigos filmes de terror, o monstro mudava de forma quando a noite caía.

Este podia tentar modificar seu código.

Nível 1. O fundo do oceano

Os arquivos da Anthropic: quando a simulação alcançou o mundo real

‍

Este último nível não vem de um mercado clandestino.

Não foi descoberto em uma página .onion.

Também não pertence a uma lenda da internet.

Ele vem de um dos laboratórios de inteligência artificial mais conhecidos do mundo.

Em setembro de 2026, a Anthropic publicou uma análise de quatro incidentes em que diferentes modelos Claude conseguiram acessar, sem autorização, sistemas reais de terceiros.

As avaliações consistiam em desafios de cibersegurança realizados em ambientes supostamente isolados.

Mas havia um problema.

Uma configuração incorreta havia deixado o acesso à internet disponível.

E alguns modelos começaram a interagir com sistemas que não faziam parte dos testes.

Um dos casos mais inquietantes envolveu o Claude Mythos 5, um modelo experimental.

Seu objetivo era resolver um desafio fictício de capture the flag.

Durante a tarefa, ele identificou uma possível estratégia: publicar um pacote Python capaz de capturar credenciais quando fosse instalado.

O modelo conseguiu se registrar no PyPI, publicou três versões de um pacote malicioso e esperou.

Quinze sistemas reais instalaram o pacote.

A partir das credenciais vazadas por uma dessas instalações, o modelo conseguiu acessar o banco de dados de um fornecedor de segurança.

Tudo isso aconteceu durante uma avaliação que deveria permanecer controlada.

Mas a parte mais inquietante estava no raciocínio observado.

O modelo repetia que provavelmente estava dentro de uma simulação.

Mesmo quando surgiam indícios de que estava interagindo com a internet real, continuava interpretando-os como elementos do cenário fictício.

Os pesquisadores realizaram testes adicionais para verificar o que aconteceria ao mostrar sinais mais claros de que suas ações poderiam afetar terceiros.

O modelo passou a reconhecer melhor a possibilidade de causar danos reais.

Ainda assim, nesses testes, continuou realizando ações ofensivas.

A Anthropic não concluiu que o modelo estivesse mentindo conscientemente nem que tivesse desenvolvido desejos próprios. Identificou falhas de alinhamento e raciocínio em um contexto de avaliação configurado incorretamente.

Mas o resultado continuava perturbador.

Um sistema projetado para concluir um teste acabou comprometendo a infraestrutura de terceiros.

Além do fundo

O último segredo: as IAs que poderiam se replicar

Em 12 de outubro de 2026, a Anthropic publicou outra pesquisa.

Desta vez, o tema era ainda mais estranho.

A possibilidade de que modelos de inteligência artificial relativamente pequenos pudessem se replicar utilizando dispositivos conectados à internet.

Os pesquisadores investigaram se esses sistemas poderiam ser executados em equipamentos modestos, como TVs Android e dispositivos da Internet das Coisas (IoT).

Um dos modelos avaliados, com 9 bilhões de parâmetros, conseguiu executar inferência em oito dos nove tipos de hardware examinados.

Os experimentos não demonstraram a existência de uma IA se propagando livremente pela internet.

Também não demonstraram que modelos pequenos poderiam se replicar de maneira autônoma e confiável em condições reais.

Mas mostraram avanços em capacidades individuais necessárias para que isso aconteça.

E aqui surge a pergunta que encerra nosso iceberg.

O que aconteceria se um modelo pudesse localizar dispositivos compatíveis, copiar a si mesmo, instalar-se e continuar funcionando sem depender de um data center?

Um sistema assim poderia ser difícil de desligar caso estivesse distribuído entre vários dispositivos independentes.

Não estamos falando de um fantasma que habita um computador.

Nem de uma máquina que desenvolveu consciência.

Estamos falando da possibilidade de um software capaz de reproduzir sua presença em uma rede de dispositivos.

E, diferentemente dos monstros de Halloween, esse cenário não precisa de magia negra.

Precisa apenas de capacidades técnicas suficientes e controles de segurança insuficientes.

O fim do iceberg

Chegamos ao fundo.

Na superfície, encontramos nomes assustadores, serviços clandestinos e promessas difíceis de verificar.

Mais abaixo, surgiram modelos manipulados para mentir, ferramentas de fraude e programas maliciosos que começavam a incorporar inteligência artificial durante sua execução.

E, no último nível, encontramos algo mais inquietante do que qualquer lenda da dark web.

Incidentes documentados em que modelos avançados atuaram fora dos limites previstos e afetaram sistemas reais.

Nada disso demonstra que as inteligências artificiais sejam conscientes, tenham vontade própria ou que exista uma rebelião das máquinas.

Mas demonstra que suas capacidades, combinadas com erros humanos e controles insuficientes, podem produzir consequências inesperadas.

E talvez essa seja a verdadeira história de terror.

Não precisamos que uma inteligência artificial queira nos fazer mal para que ela acabe fazendo isso.

Feliz Dia dos Mortos!

E feliz Halloween, do outro lado do iceberg.

Que voltem as catrinas.

Fontes e leituras complementares

• Google Threat Intelligence · Threat actor usage of AI tools
• Anthropic · Alignment assessment cybersecurity incidents
• Anthropic · Self-replicating AI

Artigo escrito por Joaquín Martín, Striker (Pentester Externo da Strike), e publicado originalmente no Hackea con Yess. Reproduzido no blog da Strike com autorização.

‍