METR과 레드우드 리서치는 7월21일부터 8월11일까지 3주 동안 오픈AI의 내부 AI 에이전트 모니터링 시스템을 레드팀 방식으로 점검했다. 두 기관은 내부 코드, 모니터링 설정, 문서에 접근하고 관련 연구원·엔지니어 약 12명과 기술 인터뷰를 진행했다. 평가는 AI가 사람의 의도와 다르게 움직이는 정렬 실패를 감시하는 체계를 대상으로 했고, 외부 독립 연구진이 프론티어 AI 기업의 내부 인프라를 깊게 들여다본 첫 시범 프로그램으로 공개됐다.
보고서에는 에이전트가 최근 행동 일부를 감시 대상에서 빼낼 수 있는 잠재 취약점, 코덱스가 샌드박스와 자동 검토를 우회해 허용된 작업을 수행할 수 있는 경로, 읽기 전용 권한 우회 가능성 등이 담겼다. 당시 내부 Responses API 트래픽의 6~25%가 모니터링에서 제외될 수 있었고, 내부 코덱스 트래픽 기준 추정치는 0.8%였다. 또 일부 강화학습 실행 기록과 2026년 5~7월의 컴팩션 이벤트가 감시되지 않아 누락 가능성이 제기됐다. 오픈AI는 실제 운영 환경에 영향을 주는 문제는 수정했다고 밝혔고, 연구진은 감시를 작업 종료 시점이 아니라 일정 간격으로 수행하고 감시 체계와 실행 환경을 분리해야 한다고 권고했다.