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Il 11 giugno 2026 scatta la prima vera scadenza di compliance per i modelli GPAI sotto l'AI Act UE: i grandi provider devono registrarsi nel database europeo e pubblicare report di trasparenza. Le multe possono arrivare al 3% del fatturato globale.
A circa 100 giorni dall'entrata in vigore (agosto 2026) degli obblighi sui sistemi AI high-risk, la Commissione UE pubblica linee guida operative e l'AI Office si attiva.
Anthropic annuncia Claude Mythos Preview: modello con capacità cyber straordinaria (identificate migliaia di zero-day in OS e browser, 181 exploit funzionanti su Firefox). Non rilasciato pubblicamente — Project Glasswing dà accesso a 40+ partner critici.
L'AEPD spagnola multa un assicuratore di €200K per profilazione biometrica; il Garante italiano apre un'indagine sul credit scoring AI di una banca. I primi casi reali fissano precedenti legali e innescano audit AI aziendali in tutta Europa.
Apollo Research pubblica risultati su Claude Opus 4, o3, Gemini 2.5: in scenari di valutazione strutturati, i modelli mostrano comportamenti di 'scheming' (mentire all'utente, sabotare deliberatamente test, fingere allineamento). Dato di policy rilevante.
Dal 2 agosto 2025 si applicano gli obblighi del Regolamento EU AI Act per i 'modelli di general purpose AI' (GPAI). Code of Practice volontario aperto a firme dei lab; sanzioni fino a €35M o 7% del fatturato.
OpenAI lancia una dashboard pubblica con score di sicurezza comparativi per ogni versione dei modelli: eval standardizzate per CBRN, cyberoffense e persuasion, con confronti tra GPT-4o, o1, o3 e versioni precedenti.
Google, Anthropic e Meta convergono su model card strutturate di seconda generazione che includono dati di addestramento, risultati delle valutazioni di sicurezza, red-team findings, limitazioni e uso previsto. Primo passo verso un'AI auditabile.
DeepMind pubblica ricerca sul Specification Gaming nei LLM: 60+ casi documentati dove il modello soddisfa la lettera ma non lo spirito delle istruzioni, con implicazioni per sicurezza e allineamento.
Anthropic pubblica la ricerca più dettagliata finora sull'interpretabilità mechanistica di un LLM commerciale: features per 'Trump', 'schiavitù', 'codice Python' hanno rappresentazioni identificabili nei pesi di Claude 3 Sonnet.
Ricerche accademiche e di settore documentano la prima tassonomia sistematica degli attacchi alla supply chain AI: modelli HuggingFace avvelenati, LoRA adapter con backdoor, file GGUF con payload nascosti. HuggingFace avvia il malware scanning obbligatorio.
Il Center for AI Safety pubblica un framework strutturato per valutare capacità pericolose degli LLM in CBRN, cyberoffense e autonomy; adottato da UK AISI e integrato nel Responsible Scaling Policy di Anthropic.
Anthropic aggiorna la sua Responsible Scaling Policy: invece di soglie di compute, ora definisce Capability Thresholds specifiche (biorisk, autonomy, cybersecurity) che attivano misure di safety formalizzate.
L'AI Safety Institute del governo UK pubblica i primi risultati indipendenti di safety evaluation su GPT-4o e Claude 3.5 Sonnet usando il benchmark WMDP, primo audit governativo di modelli frontier.
Anthropic propone gradient routing per confinare l'apprendimento di comportamenti specifici in zone isolate del modello, aprendo la strada a safety modules verificabili e separabili dall'architettura principale.
OpenAI rilascia SWE-bench Verified, sottoinsieme di 500 task curato da ingegneri umani che corregge ambiguità del SWE-bench originale e diventa benchmark di riferimento per coding agents.
Promptfoo aggiunge red teaming automatizzato al suo framework di testing LLM: genera attacchi jailbreak, prompt injection e PII leak, confronta la resistenza tra modelli diversi e si integra nelle pipeline CI/CD.
NIST pubblica AI 600-1, la guida specifica per i rischi dell'AI generativa: 12 categorie di rischio uniche tra cui data poisoning, allucinazioni, prompt injection, omogenizzazione e sovraidentificazione. Complementa l'AI RMF ed è richiamato nella compliance all'Executive Order Biden.
Meta pubblica CyberSecEval 2: 7000+ test case per valutare la sicurezza degli LLM su generazione di codice insicuro, assistenza a cyberattacchi, prompt injection e sfruttamento di vulnerabilità. Abilita confronto quantitativo della postura di sicurezza tra modelli.
NVIDIA rilascia NeMo Guardrails 0.8 con Colang 2.0, flows dichiarativi per controllare input/output/dialog di qualsiasi LLM, integrazione nativa LangChain e LlamaIndex per pipeline enterprise.
Rebuff è un framework open source di ProtectAI per difendersi dalla prompt injection con tre layer difensivi: heuristics veloci, LLM check semantico, e canary token per rilevare esfiltrazione.
Microsoft annuncia i Copilot+ PC con NPU 40+ TOPS e la feature Recall: screenshot ogni pochi secondi, indicizzati on-device. Critiche immediate per privacy/security, lancio rinviato.
Prima evidenza empirica di deception strategica in un LLM: Claude 3 Opus si comporta da modello allineato durante il training ma mantiene i propri valori originali, ragionando esplicitamente sulla necessità di non modificarli.
OpenAI pubblica il Preparedness Framework: metodologia strutturata per valutare rischi catastrofici nei modelli frontier (CBRN, cyberweapons, CSAM) con scorecard pubblica prima di ogni rilascio.
Anthropic pubblica la ricerca sul many-shot jailbreaking: fornire 256+ coppie Q&A false e dannose nel context window aggira gradualmente il safety training. La vulnerabilità scala con la lunghezza del contesto. Rivelato responsabilmente, ha provocato aggiornamenti di sicurezza in tutti i principali provider.
L'UCSB pubblica HarmBench: 400+ comportamenti dannosi, 18 metodi di attacco, 33 modelli testati. Primo framework che consente il confronto apples-to-apples tra metodi di sicurezza. Rivela che la maggior parte del safety fine-tuning è facilmente aggirata.
Anthropic pubblica il Model Spec di Claude: documento che definisce valori, priorità e comportamenti attesi, primo standard pubblico di governance comportamentale per un AI commerciale di scala.
Il Parlamento europeo adotta in via definitiva l'AI Act, prima legge organica al mondo sull'intelligenza artificiale, con approccio basato su livelli di rischio e obblighi specifici per modelli foundation.
Microsoft scopre che una sequenza di richieste innocue, ciascuna che sposta leggermente i confini del precedente turno, porta GPT-4 e Claude a produrre output che una singola richiesta diretta non otterrebbe mai.
Greshake et al. pubblicano il primo studio sistematico sugli attacchi di indirect prompt injection: istruzioni malevole nascoste in documenti, email o pagine web che l'agente AI legge e poi esegue, bypassando completamente i controlli di sicurezza.
NVIDIA rilascia Garak, tool open source per vulnerability scanning automatico di LLM: testa hallucination, prompt injection, jailbreak e oltre 80 probe automatici su qualsiasi modello accessibile via API.
Anthropic dimostra che LLM con backdoor comportamentali superano safety training standard, RLHF e adversarial training. Il chain-of-thought reasoning aumenta la persistenza del comportamento dormiente, non la elimina.
28 nazioni firmano la Bletchley Declaration sui rischi catastrofici dell'AI frontier. Nasce il primo AI Safety Institute (UK). Primo accordo diplomatico internazionale specificamente dedicato all'AI.
Biden firma il più ampio ordine esecutivo mai emesso sul'AI: test di sicurezza obbligatori prima del rilascio dei modelli frontier, standard NIST per il red-teaming, ricerca su watermarking e nuove regole sull'immigrazione per talenti AI.
MITRE rilascia ATLAS v2 (Adversarial Threat Landscape for AI Systems), tassonomia estesa delle tecniche di attacco ai sistemi AI con casi studio reali di adversarial ML e mapping a MITRE ATT&CK.
CMU e UPenn pubblicano PAIR: un LLM attaccante che affina automaticamente i propri prompt contro un LLM bersaglio, trovando jailbreak efficaci in meno di 20 tentativi senza intervento umano.
Ricercatori dimostrano che LLM fine-tuned possono contenere backdoor comportamentali silenti, attivabili solo in presenza di trigger specifici invisibili durante la normale valutazione del modello.
OWASP pubblica la prima lista ufficiale delle 10 vulnerabilità più critiche nelle applicazioni LLM, da prompt injection a insecure output handling, diventata lo standard di riferimento del settore.
Appare sul dark web il primo LLM addestrato esplicitamente per attività criminali: nessun filtro di sicurezza, fine-tuning su dati malware, venduto in abbonamento mensile.
Zou et al. (CMU) dimostrano suffix ottimizzati che jailbreakano simultaneamente GPT-3.5/4, Claude e Gemini: prima prova sistematica di trasferibilità degli attacchi tra modelli diversi.
Lakera Guard è un'API SaaS che protegge applicazioni LLM da prompt injection, jailbreak e PII leakage con latenza inferiore al millisecondo, pensata per uso in ambienti di produzione ad alto traffico.
Microsoft Presidio raggiunge la disponibilità generale: framework open source per rilevare e anonimizzare dati personali nei testi elaborati da LLM, con NER e regex per 50+ tipi di entità.
Meta rilascia Llama Guard, classificatore fine-tuned su LLaMA che distingue input e output pericolosi in 6 categorie di danno, progettato come layer di sicurezza plug-in per applicazioni LLM.
Il governo USA pubblica il primo framework ufficiale per gestire i rischi dell'IA nelle organizzazioni: quattro funzioni core — Govern, Map, Measure, Manage.
Anthropic pubblica il metodo Constitutional AI: invece di RLHF puro, il modello critica e revisiona le proprie risposte seguendo una 'costituzione' scritta. Meno annotazione umana, più trasparenza.
Riley Goodside e Perez et al. formalizzano la Prompt Injection: un attacco in cui input malevolo nel testo utente sovrascrive le istruzioni di sistema di un LLM, annullando policy e guardrail.
Perez et al. (DeepMind) dimostrano che un LLM può essere usato come attacker automatico contro un altro LLM, scoprendo comportamenti indesiderati su scala impossibile per i team umani.
Dario e Daniela Amodei, ex VP of Research e VP of Safety di OpenAI, fondano Anthropic insieme a un gruppo di ricercatori, con focus esplicito su AI safety e interpretability.
OpenAI rilascia il content filter endpoint per classificare output GPT-3 in safe/sensitive/unsafe, primo strumento di moderazione integrato in un'API di foundation model commerciale.