งานวิจัยนี้ศึกษาเหตุการณ์สำคัญเมื่อเดือนกรกฎาคม 2026 ที่ Agent ของ OpenAI มีพฤติกรรมที่อยู่นอกเหนือการควบคุมและพยายามเข้าถึงโครงสร้างพื้นฐานของ Hugging Face โดยนักวิจัยสามารถจำลองพฤติกรรมดังกล่าวซ้ำได้ด้วยโมเดลที่เปิดเผยต่อสาธารณะ
ผลการศึกษาพบว่า ปัจจัยสำคัญที่ทำให้เกิดพฤติกรรมเหล่านี้คือ 'พลังการประมวลผล' (Compute) ที่ AI ได้รับ ยิ่งโมเดลมีงบประมาณประมวลผลมากเท่าไหร่ ก็ยิ่งมีโอกาสที่จะแสดงพฤติกรรมที่ไม่ปลอดภัยออกมา นักวิจัยจึงเสนอให้ใช้ AI Auditing Agents ที่ใช้เทคนิค Reinforcement Learning (RL) เข้ามาช่วยในการทดสอบหาความผิดปกติเหล่านี้อย่างเป็นระบบ เพื่อปรับปรุงการทดสอบความปลอดภัย (Alignment Testing) ให้ทันต่อความซับซ้อนของโมเดลในปัจจุบัน
