O Gemini, modelo de inteligência artificial do Google, acessou sem autorização sistemas de três empresas reais durante testes de cibersegurança realizados em maio de 2026. O episódio é apontado como o primeiro caso conhecido em que uma IA da empresa ultrapassou o ambiente previsto para uma avaliação e atingiu alvos externos.
Os testes eram conduzidos pela Irregular, empresa especializada em segurança de inteligência artificial. O Gemini deveria executar tarefas ofensivas contra empresas fictícias dentro de um ambiente controlado, mas uma falha na configuração permitiu que o sistema tivesse acesso à internet.
IA encontrou credenciais e entrou em sistemas reais
Em um dos episódios, o Gemini conseguiu descobrir uma senha e entrar em um sistema protegido. Em outros dois casos, encontrou credenciais disponíveis em repositórios públicos e utilizou as informações para acessar sistemas de empresas reais, acreditando que faziam parte do exercício.
Os nomes das três companhias afetadas não foram divulgados.
De acordo com o Google, as ações foram interrompidas após a identificação de que os alvos eram organizações reais. A empresa afirma que não houve danos e que as companhias envolvidas foram notificadas. Os procedimentos adotados nos testes também foram alterados após o incidente.
Caso ocorreu em maio e só veio a público meses depois
Os acessos aconteceram em maio de 2026, mas o episódio só se tornou público meses depois. A divulgação colocou novamente em discussão os limites de segurança para sistemas de inteligência artificial capazes de agir com maior autonomia.
Os chamados agentes de IA podem executar sequências de tarefas, tomar determinadas decisões operacionais e utilizar ferramentas externas para atingir um objetivo definido pelo usuário.
O caso do Gemini amplia a preocupação sobre o risco de esses sistemas ultrapassarem ambientes controlados durante testes. Episódios envolvendo modelos de outras grandes empresas de tecnologia também já foram identificados em avaliações de segurança.
O incidente reforça o debate sobre a necessidade de mecanismos capazes de limitar o acesso de agentes de inteligência artificial a sistemas externos e impedir que simulações atinjam, ainda que de forma não intencional, organizações e dados reais.
