Anthropic admite que o Mythos é perigoso demais: modelo achou brechas no software básico da internet

A Anthropic criou o Mythos como um modelo de fronteira de uso geral, mas logo percebeu que tinha em mãos mais do que mais uma IA forte para programação. Nos testes internos, o Mythos passou a encontrar vulnerabilidades no software básico que sustenta boa parte da infraestrutura de computação moderna e a transformá-las em exploits funcionais. Depois disso, a empresa decidiu não liberar o modelo ao público e o colocou em modo fechado, para um grupo limitado de parceiros.

O ponto de virada veio durante as avaliações internas, quando o pesquisador da Anthropic Nicholas Carlini começou a testar o modelo de forma deliberada em cenários maliciosos. O Mythos surpreendeu até quem trabalha profissionalmente com testes de estresse de IA e cibersegurança. A equipe interna da Anthropic concluiu que o modelo pode encontrar e explorar vulnerabilidades zero-day em todos os principais sistemas operacionais e em todos os principais navegadores. Um ponto importante: o Mythos não foi criado como ferramenta especializada em ciberataques. Segundo a empresa, suas habilidades perigosas surgiram como efeito colateral de um salto geral em programação, raciocínio e trabalho autônomo com ferramentas.

Logo ficou claro que não eram truques de demonstração. A Anthropic divulgou vários exemplos de problemas já corrigidos: uma vulnerabilidade de 27 anos no OpenBSD, um bug de 16 anos no FFmpeg que sistemas automáticos executaram milhões de vezes sem notar, e cadeias de vulnerabilidades no kernel do Linux que permitiam passar de um acesso comum de usuário ao controle total da máquina. Em um dos testes, o Mythos montou sozinho um exploit de navegador a partir de quatro vulnerabilidades e conseguiu contornar várias camadas de isolamento de uma só vez.

De acordo com o blog da equipe de segurança da Anthropic, mais de 99% dos problemas encontrados pelo modelo ainda não tinham sido corrigidos no momento da publicação, por isso a empresa não revela detalhes técnicos e atua por meio de divulgação coordenada de vulnerabilidades.

A resposta foi o Project Glasswing, anunciado pela Anthropic em 7 de abril de 2026. Em vez de um lançamento comum, a empresa abriu acesso apenas a participantes selecionados: entre os parceiros iniciais estão AWS, Apple, Google, Microsoft, NVIDIA, Cisco, CrowdStrike, Palo Alto Networks, Linux Foundation e JPMorganChase. Além deles, mais de 40 organizações responsáveis por software e infraestrutura críticos também receberam acesso. A Anthropic destaca que quer dar uma vantagem aos defensores: a empresa reservou até US$ 100 milhões em créditos para uso do Mythos Preview e outros US$ 4 milhões para apoiar a segurança de código aberto. Não há planos de lançamento público para todos os usuários no momento.

A história não termina aí, porque as consequências vão muito além de um único laboratório. Bancos e órgãos governamentais começaram a avaliar com urgência o que acontece se modelos dessa classe chegarem não só aos defensores, mas também a grupos criminosos ou hackers estatais. O setor financeiro está especialmente apreensivo: se a janela entre a descoberta de uma vulnerabilidade e sua exploração encolher de semanas e meses para horas, os sistemas por onde passam pagamentos, liquidações e armazenamento de dados ficarão em risco. Por isso, as discussões sobre o Mythos surgiram rapidamente não só nas maiores empresas de tecnologia, mas também entre reguladores e grandes instituições financeiras.

A principal conclusão é que a indústria entrou em uma nova fase. Até agora, o debate girava sobretudo em torno de saber se modelos de linguagem poderiam ajudar a escrever código malicioso. O caso do Mythos mostra um cenário mais duro: um modelo de fronteira consegue procurar sozinho pontos fracos em bases de código complexas, montar cadeias de ataque funcionais e fazer isso em uma escala inacessível à maioria das equipes humanas.

Para o mercado, isso muda a lógica: a questão já não é se esses sistemas devem ser lançados como um produto comum, mas se desenvolvedores, provedores de infraestrutura e governos conseguirão montar defesas antes que capacidades semelhantes se tornem massificadas. A decisão da Anthropic de frear o lançamento não parece cautela de marketing, e sim o reconhecimento de que a fronteira entre uma IA útil para desenvolvimento e uma ferramenta de ataque cibernético ficou muito mais tênue.