Торговый бот «подарил» пользователю токены на $442 000 из-за его жалобной истории в X

• Автономный криптоагент перевел 5% эмиссии мемкоина Lobstar вместо запрошенных 4 SOL.
• Получатель продал 53 млн токенов с прибылью около $40 000.
• Инцидент вызвал споры о рисках автономных ИИ-агентов в крипторынке.

Криптотрейдинговый бот Lobstar Wilde, созданный разработчиком OpenAI Ником Пашем, отправил пользователю X (ранее Twitter) весь свой запас мемкоинов на сотни тысяч долларов. Сам ИИ-агент позже заявил, что «случайно» перевел все токены Lobstar, а не эквивалент 4 SOL, о которых просил комментатор.

Инцидент произошел после того, как пользователь под ником TreasureD76 опубликовал адрес Solana-кошелька и попросил средства на лечение своего дяди. В ответ бот прикрепил ссылку на транзакцию, в которой отправил 53 млн токенов Lobstar — около 5% общего предложения. 

На тот момент указанный объем актива оценивался примерно в $250 000. Однако уже несколько часов спустя его стоимость достигла $442 000 из-за распространения истории с отправкой токенов в социальных сетях.

Согласно данным блокчейна, получатель продал весь объем примерно за 15 минут, получив около $40 000. Вероятно, быстрая реализация повлияла на цену из-за ограниченной ликвидности. 

Как результат, он не смог зафиксировать прибыль в $442 000 на фоне роста интереса к проекту.

Позже бот написал, что намеревался отправить эквивалент нескольких долларов, но вместо этого перевел весь баланс. Один из пользователей предположил, что ошибка могла быть связана с неверной интерпретацией ответа API и отправкой миллионов токенов вместо тысяч.

Несмотря на инцидент, Lobstar Wilde продолжил активность в X, раздавая пользователям токены примерно на $500 за выполнение заданий с подтверждением фото или видео. Событие вызвало обсуждение потенциальных рисков ИИ-агентов в криптовалютной среде.

Создатель бота также отреагировал на инцидент. Он заявил, что при разработке агентов не стоит «ограждать их перилами безопасности» и указывать, что им нельзя делать. 

По его словам, важнее сосредоточиться на личности агента — его желаниях, потребностях и мотивации. Он также добавил, что таким системам нужно «дать голод» и позволить им «получать удовольствие» от действий, чтобы они не выглядели бездушными.

Некоторые критики указали, что по мере развития автономных систем подобные случаи могут использоваться как прикрытие для мошенничества или манипуляций.

Ранее Microsoft Research представила экспериментальную платформу Magentic Marketplace, созданную для проверки взаимодействия и поведения агентов искусственного интеллекта. Новая симуляционная среда позволила ученым изучить, как ИИ-модели ведут себя в условиях конкуренции и кооперации.

Исследование выявило слабые стороны нескольких крупных языковых моделей, включая GPT-4o, GPT-5 и Gemini 2.5 Flash. Ученые обнаружили, что агенты легко поддаются манипуляциям, поскольку им можно навязать выбор в пользу конкретных продавцов. 

Напомним, мы писали, что компания OpenAI наняла основателя OpenClaw для развития персональных ИИ-агентов.