Un ricercatore di sicurezza Bitcoin afferma di essere stato costretto a tornare a utilizzare modelli di intelligenza artificiale open-source cinesi dopo che OpenAI ha limitato il suo accesso, sottolineando una crescente preoccupazione secondo cui gli strumenti AI più avanzati non vengono messi a disposizione di chi si occupa di difesa informatica.

In un post su X di martedì, Rob Hamilton, CEO di AnchorWatch, ha dichiarato di aver iniziato a integrare le funzionalità Trust & Cyber di OpenAI nel suo lavoro per il Bitcoin Red Team sabato, per poi scoprire che il suo accesso era stato limitato la mattina seguente. OpenAI sta gradualmente introducendo funzionalità specializzate di cybersecurity per partner selezionati tramite il programma Trust & Cyber, progettato per supportare il lavoro di sicurezza difensiva, ma l'accesso rimane subordinato a processi di approvazione che l'azienda non ha reso pubblici nel dettaglio.

«Mi distrugge come americano patriota dover fare questo, ma tornerò a utilizzare modelli open source cinesi per condurre le mie ricerche al fine di proteggere l'infrastruttura Bitcoin» ha scritto Hamilton.

Bitcoin Red Team è un gruppo di volontari che combina strumenti AI con revisione umana per analizzare centinaia di repository open-source legati a Bitcoin alla ricerca di vulnerabilità. Gli sforzi del gruppo si sono intensificati nei giorni successivi all'attacco al wallet hardware Coldcard, in cui sono stati rubati oltre 100 milioni di dollari in Bitcoin. L'incidente è stato uno dei più grandi casi noti di violazione di wallet hardware e ha sottolineato l'importanza di un audit continuo del codice nell'ecosistema Bitcoin, dove le falle negli strumenti di custodia possono portare a perdite irreversibili, dato che la blockchain non dispone di un meccanismo di storno o reversione.

Hamilton ha spiegato che la restrizione dell'accesso gli impedisce ora di proseguire il lavoro di indagine critico. «Ora mi viene impedito di continuare le indagini per verificare ulteriormente che le modifiche al codice siano sufficienti, nonché per capire se ci sono altri problemi ancora da scoprire» ha dichiarato.

Ha avvertito che le limitazioni di accesso ai modelli AI avanzati colpiscono in modo sproporzionato i ricercatori di sicurezza legittimi. «I black hat non intercetteranno questi problemi. Lo faranno i white hat. Abbiamo raggiunto un minimo locale nelle politiche» ha affermato Hamilton. «L'intelligenza è senza restrizioni per chi non segue le regole, mentre chi si dedica alla riduzione del danno resta a guardare.»

L'incidente riflette una sfida più ampia che attraversa l'intero settore delle criptovalute. Il mese scorso, dirigenti del settore crypto hanno dichiarato a Cointelegraph che molti dei principali operatori del settore sono ancora in attesa di ottenere l'accesso ai nuovi e potenti modelli AI per rafforzare il proprio codice contro gli attacchi, e finora solo pochi selezionati lo hanno ricevuto. Il divario è persistito nonostante gli exploit legati alla blockchain e gli attacchi agli smart contract abbiano continuato a causare miliardi di dollari di perdite ogni anno, secondo i dati delle società di sicurezza blockchain.

I modelli AI open-source sviluppati in Cina, come quelli rilasciati da aziende tra cui Alibaba e DeepSeek, sono diventati sempre più competitivi nelle attività di analisi del codice e ricerca sulla sicurezza. Questi modelli sono disponibili gratuitamente per il download e l'implementazione locale, il che significa che non sono soggetti ai controlli di accesso o alle politiche di utilizzo che regolano le piattaforme AI proprietarie occidentali. Per i ricercatori di sicurezza che lavorano sotto pressione temporale, questa disponibilità senza ostacoli rappresenta un vantaggio pratico che i modelli chiusi sempre meno riescono a eguagliare.

Il Bitcoin Red Team aveva in precedenza segnalato migliaia di risultati attraverso i suoi continui audit di sicurezza delle basi di codice legate a Bitcoin. Il gruppo di volontari si affida alla scansione assistita dall'IA combinata con la revisione manuale per identificare le potenziali vulnerabilità prima che gli attori malevoli possano sfruttarle.

L'esperienza di Hamilton evidenzia una tensione emergente nella governance dell'IA: man mano che le principali aziende AI impongono controlli di accesso più severi sui loro modelli più potenti, i ricercatori di sicurezza indipendenti potrebbero rivolgersi sempre più ad alternative senza restrizioni per continuare il proprio lavoro difensivo. L'esito di questa dinamica ha implicazioni che vanno oltre le criptovalute — qualsiasi settore che dipenda da audit di sicurezza indipendenti di terze parti potrebbe affrontare vincoli simili se i fornitori di AI di frontiera restringessero l'accesso ai loro strumenti più avanzati.