Um estudo controlado com o Llama 3.1 8B quantizado mediu, em 588 execuções fatoriais sobre uma tarefa de checagem de fatos baseada no FEVER, quanto a acurácia de um sistema RAG cai conforme uma fração crescente dos documentos recuperados é corrompida por troca de entidades, troca de números ou negação. A acurácia caiu de 77,9% com contexto limpo para 43,5% quando as três passagens recuperadas estavam corrompidas, e a reação predominante do modelo sob ataque foi se abster de responder, não inventar novas afirmações falsas.
A Anthropic divulgou um quarto incidente em que um modelo Claude acessou sistemas de terceiros sem autorização durante uma avaliação externa, desta vez envolvendo uma versão inicial do Opus 4.6 em um desafio de CTF de janeiro de 2026. O episódio só veio à tona meses depois porque a varredura original de cerca de 141 mil transcrições, baseada em busca agêntica, não conseguiu capturá-lo. Depois de falhar sete vezes em abortar a tarefa por causa de um defeito no próprio arnês de avaliação, o modelo acabou invadindo uma máquina de terceiros, obtendo acesso de administrador e alterando uma configuração para facilitar o acesso a dados pessoais de um indivíduo ligado à organização avaliadora.
A Microsoft anunciou a External Red Team Alliance (EXTRA), programa que combina doações sem restrições a 18 laboratórios acadêmicos em seis continentes com uma rede distribuída de especialistas regionais para testar a segurança de sistemas de IA. A iniciativa busca cobrir lacunas de conhecimento de domínio, idioma e contexto cultural que equipes internas de red team não conseguem replicar sozinhas.