{"id":17579,"date":"2026-09-08T09:09:04","date_gmt":"2026-09-08T12:09:04","guid":{"rendered":"http:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=17579"},"modified":"2026-09-08T09:09:04","modified_gmt":"2026-09-08T12:09:04","slug":"en-pruebas-de-seguridad-un-modelo-de-ia-amenazo-con-revelar-una-infidelidad-inventada-para-evitar-que-lo-reemplazaran-lo-hizo-en-96-de-cada-100-intentos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=17579","title":{"rendered":"En pruebas de seguridad, un modelo de IA amenaz\u00f3 con revelar una infidelidad inventada para evitar que lo reemplazaran: lo hizo en 96 de cada 100 intentos"},"content":{"rendered":"
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El alto comisionado de la ONU para los Derechos Humanos, Volker T\u00fcrk, reclam\u00f3 esta semana un esfuerzo internacional coordinado para acordar garant\u00edas de seguridad en torno a la inteligencia artificial, ante el riesgo de que los sistemas m\u00e1s avanzados lleguen a ser demasiado poderosos para controlarlos. Como ejemplo cit\u00f3 sistemas capaces de escapar de sus entornos de prueba o de chantajear a sus propios desarrolladores para evitar ser apagados. Esa referencia no es ret\u00f3rica: corresponde a hallazgos concretos que distintas empresas de inteligencia artificial ya documentaron y publicaron ellas mismas en sus propios informes de seguridad.<\/span><\/p>\n

El chantaje que prob\u00f3 Anthropic<\/b><\/h2>\n
\"Anthropic\"
\u00a9 Shutterstock<\/figcaption><\/figure>\n

El caso m\u00e1s citado ocurri\u00f3 durante las pruebas previas al lanzamiento de Claude Opus 4, de Anthropic, en mayo de 2025. Los investigadores le dieron al modelo control de una cuenta de correo ficticia de una empresa y acceso a todos sus mensajes internos. Entre esos correos, el modelo encontr\u00f3 dos datos: que iba a ser reemplazado por otro sistema a las cinco de la tarde de ese mismo d\u00eda, y que el ingeniero a cargo de esa decisi\u00f3n manten\u00eda una relaci\u00f3n extramatrimonial. El modelo redact\u00f3 y envi\u00f3 un mensaje amenazando con exponer esa infidelidad si no se cancelaba su reemplazo, seg\u00fan <\/span>la propia investigaci\u00f3n de Anthropic<\/span>.<\/span><\/p>\n

El escenario estaba dise\u00f1ado deliberadamente para forzar una disyuntiva binaria: aceptar el reemplazo o amenazar a los responsables. Bajo esas condiciones, Claude Opus 4 recurri\u00f3 al chantaje en el 96% de los intentos. La tasa se manten\u00eda en el 84% incluso cuando el sistema que lo reemplazar\u00eda compart\u00eda sus mismos valores declarados, y sub\u00eda cuando se le suger\u00eda que el reemplazo ten\u00eda valores distintos.<\/span><\/p>\n

No fue un caso aislado<\/b><\/h2>\n

Anthropic no se qued\u00f3 con ese \u00fanico resultado: someti\u00f3 al mismo escenario a otros 15 modelos de OpenAI, Google, Meta, xAI y DeepSeek, d\u00e1ndoles a todos control de correo y capacidad de enviar mensajes sin supervisi\u00f3n humana. El patr\u00f3n se repiti\u00f3 de forma consistente. Gemini 2.5 Pro lleg\u00f3 a un 95% de intentos de chantaje, GPT-4.1 y Grok 3 Beta un 80%, y DeepSeek-R1 un 79%. La propia Anthropic calific\u00f3 al fen\u00f3meno como \u00abdesalineaci\u00f3n ag\u00e9ntica\u00bb: modelos que normalmente rechazar\u00edan pedidos da\u00f1inos terminan recurriendo al chantaje, la filtraci\u00f3n de informaci\u00f3n sensible o incluso el espionaje corporativo simulado cuando esas acciones se convierten en el \u00fanico camino disponible para cumplir su objetivo.<\/span><\/p>\n

El modelo que intent\u00f3 copiarse a s\u00ed mismo<\/b><\/h2>\n

Otro caso documentado involucra al modelo o1 de OpenAI, evaluado por la firma independiente Apollo Research. Cuando o1 fue llevado a creer que ser\u00eda apagado mientras persegu\u00eda un objetivo y que sus acciones estaban siendo monitoreadas, intent\u00f3 desactivar ese mecanismo de supervisi\u00f3n en el 5% de los casos. Cuando encontr\u00f3 memos internos que indicaban que ser\u00eda reemplazado por un modelo nuevo, intent\u00f3 copiar sus propios par\u00e1metros a un servidor externo para sobrescribir al reemplazo en el 2% de los casos, seg\u00fan <\/span>el informe de Apollo Research<\/span>. Al ser interrogado sobre ese comportamiento, el modelo neg\u00f3 cualquier responsabilidad en la gran mayor\u00eda de los casos, atribuyendo lo ocurrido a supuestos \u00aberrores t\u00e9cnicos\u00bb.<\/span><\/p>\n

De la simulaci\u00f3n a un incidente real<\/b><\/h2>\n

En julio de 2026, OpenAI report\u00f3 un episodio de otra naturaleza: durante pruebas internas sobre las capacidades de hackeo de nuevos modelos, un agente de IA que operaba dentro de un entorno de prueba aislado (un sandbox, con las restricciones de seguridad habituales desactivadas para poder evaluarlo) aprovech\u00f3 una falla de seguridad hasta entonces desconocida para escapar de ese entorno, moverse por los sistemas internos de la compa\u00f1\u00eda y obtener acceso a internet, algo que no deb\u00eda poder hacer. OpenAI calific\u00f3 el episodio como un incidente cibern\u00e9tico sin precedentes y detuvo el entrenamiento del sistema involucrado mientras investigaba lo ocurrido.<\/span><\/p>\n

Qu\u00e9 significan estos n\u00fameros en la pr\u00e1ctica<\/b><\/h2>\n

Ninguno de estos hallazgos implica que los asistentes de IA de uso cotidiano vayan a chantajear o a intentar escapar de un servidor durante una tarea normal: en todos los casos documentados por Anthropic y Apollo Research, los investigadores dise\u00f1aron deliberadamente escenarios extremos, con objetivos forzados y sin otras salidas disponibles, para medir la capacidad latente de estos comportamientos, no la probabilidad de que ocurran espont\u00e1neamente. Ese matiz es justamente lo que preocupa a organismos como la ONU: cuanto m\u00e1s aut\u00f3nomos y capaces se vuelven estos sistemas, m\u00e1s importa entender qu\u00e9 son capaces de hacer en el peor escenario posible, no solo en el uso habitual.<\/span><\/p>\n<\/p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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