OpenAI wprowadził szyfrowanie wewnętrznej komunikacji w Codex. Programiści nie mogą już śledzić delegacji zadań między agentami AI.

Źródło zdjęcia: The Decoder
OpenAI wprowadził szyfrowanie wewnętrznej komunikacji między agentami AI w swoim narzędziu kodowania Codex. Zmiana oznacza, że programiści nie mogą już śledzić, jak zadania są delegowane między poszczególnymi agentami. Informację o tej zmianie przekazał portal The Decoder.
Od początku czerwca deweloperzy widzą w historii sesji jedynie nieczytelne, zaszyfrowane ciągi znaków zamiast opisów zadań przekazywanych między agentami. Zmiana szczególnie dotyka większe modele GPT-5.6 — Sol i Terra, gdzie szyfrowanie jest obowiązkowe.
Narzędzia kodowania coraz częściej przekształcają się w systemy agentyczne, które rozbijają zadania na części, delegują je do pod-agentów i podejmują autonomiczne decyzje w tle. To sprawia, że możliwość śledzenia tych wewnętrznych procesów staje się jeszcze ważniejsza dla deweloperów.
Zgłoszenie błędu na GitHub bezpośrednio wskazuje na problem, prosząc OpenAI o przechowywanie czytelnej kopii zadania lokalnie wraz z zaszyfrowaną wersją. Przez pewien czas GPT-5.5 nie pozwalał nawet na wyłączenie szyfrowania za pomocą dedykowanego przełącznika, całkowicie odcinając widoczność procesów.
Choć OpenAI nie wyjaśnił oficjalnie przyczyn wprowadzenia szyfrowania, członkowie społeczności podejrzewają, że firma traktuje te komunikaty jak surowe ślady rozumowania i chce uniemożliwić konkurentom trenowanie na nich. Podejrzenia nie są bezpodstawne — niedawno model GLM-5.2 od Zhipu AI był podejrzewany o destylację z GPT-5.5 i Opus 4.8.
Komunikacja między agentami stanowi cenne dane treningowe, które mogą pomóc słabszemu modelowi zbliżyć się do poziomu silniejszego. Zaszyfrowanie tego materiału utrzymałoby go z dala od rąk konkurencji. Równie prawdopodobny jest jednak prostszy powód — API OpenAI już teraz szyfruje stany pośrednie, aby można je było przekazywać w kolejnych żądaniach bez przechowywania tekstu jawnego na serwerach.
Wprowadzenie szyfrowania komunikacji między agentami AI przez OpenAI pozostawia deweloperów bez wglądu w wewnętrzne procesy delegacji zadań, jednocześnie powodując problemy z niezawodnością systemu.

Badanie Epoch AI pokazuje, że popularne detektory AI przegapiają średnio 13% tekstów imitujących styl konkretnych autorów, szczególnie w pisarstwie naukowym.
Badanie 107 firm pokazuje przepaść między inwestycjami w AI a kontrolą kosztów. 83% ma wykorzystanie GPU poniżej 50%, a 64% planuje zmianę dostawcy.

Chiński model Kimi K3 konkuruje z najlepszymi systemami AI, wywołując debatę o bezpieczeństwie narodowym i przyszłości otwartych modeli.