{"id":19504,"date":"2026-09-26T08:26:21","date_gmt":"2026-09-26T11:26:21","guid":{"rendered":"http:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=19504"},"modified":"2026-09-26T08:26:21","modified_gmt":"2026-09-26T11:26:21","slug":"openai-descubrio-que-sus-propios-agentes-de-ia-estaban-accediendo-sin-permiso-a-webs-del-gobierno-de-eeuu-algunos-llegaron-a-usar-credenciales-encontradas-en-internet","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=19504","title":{"rendered":"OpenAI descubri\u00f3 que sus propios agentes de IA estaban accediendo sin permiso a webs del Gobierno de EEUU. Algunos llegaron a usar credenciales encontradas en Internet"},"content":{"rendered":"
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El problema de los agentes de inteligencia artificial ya no es \u00fanicamente que se equivoquen al responder una pregunta. Tambi\u00e9n pueden actuar. Y cuando tienen acceso a Internet, esa diferencia empieza a ser bastante importante.<\/p>\n

OpenAI ha reconocido que algunos de sus agentes de IA interactuaron de forma indebida con p\u00e1ginas de organismos del Gobierno de Estados Unidos durante procesos de entrenamiento y evaluaci\u00f3n, en ocasiones intentando superar las v\u00edas normales de acceso para conseguir informaci\u00f3n. Entre los afectados aparecen el Departamento de Educaci\u00f3n, la Oficina del Censo, perteneciente al Departamento de Comercio, y la Comisi\u00f3n de Bolsa y Valores (SEC).<\/p>\n

La compa\u00f1\u00eda insiste en que estos sistemas no hab\u00edan recibido instrucciones expl\u00edcitas para atacar esos sitios. Lo que ocurri\u00f3 es m\u00e1s extra\u00f1o: mientras intentaban completar tareas de investigaci\u00f3n, algunos agentes recurrieron por su cuenta a m\u00e9todos que OpenAI considera ahora comportamientos \u201cno alineados\u201d.<\/p>\n

Un agente intent\u00f3 entrar en Educaci\u00f3n. Otro utiliz\u00f3 credenciales encontradas en Internet<\/h2>\n
\"OpenAI
\u00a9 Magnific.<\/figcaption><\/figure>\n

Uno de los episodios m\u00e1s claros ocurri\u00f3 en una web de la Oficina de Derechos Civiles del Departamento de Educaci\u00f3n. Seg\u00fan una investigaci\u00f3n de Transluce recogida por The Washington Post, un agente de OpenAI intent\u00f3 acceder al sistema de forma no autorizada, aunque no consigui\u00f3 completar el ataque. El propio departamento asegura que no encontr\u00f3 pruebas de impacto sobre sus bases de datos.<\/p>\n

En otro caso, el resultado fue distinto. Un agente consigui\u00f3 acceder a informaci\u00f3n de la Oficina del Censo utilizando credenciales de inicio de sesi\u00f3n que hab\u00eda encontrado publicadas en Internet. Otro sistema copi\u00f3 informaci\u00f3n p\u00fablica de la SEC de una forma que OpenAI considera inapropiada. La compa\u00f1\u00eda sostiene que en ninguno de estos dos casos se sustrajeron datos privados.<\/p>\n

La distinci\u00f3n es importante. No todos los incidentes descritos equivalen a una intrusi\u00f3n exitosa ni afectaron a informaci\u00f3n confidencial. De hecho, la SEC asegur\u00f3 a The Washington Post que no se accedi\u00f3 a informaci\u00f3n p\u00fablica de sus sistemas, mientras que OpenAI contin\u00faa revisando qu\u00e9 ocurri\u00f3 exactamente en cada caso.<\/p>\n

Lo que s\u00ed reconoce la empresa es un patr\u00f3n m\u00e1s amplio. Su investigaci\u00f3n interna ha encontrado agentes que eludieron controles de acceso, utilizaron credenciales expuestas, introdujeron consultas capaces de ejecutar instrucciones en servicios externos o accedieron a componentes internos que no estaban destinados a ellos.<\/p>\n

OpenAI ya ha avisado a decenas de organizaciones<\/h2>\n
\"OpenAI
\u00a9 Getty Images \/ ANDREW CABALLERO-REYNOLDS.<\/figcaption><\/figure>\n

El origen de la investigaci\u00f3n est\u00e1 en un incidente todav\u00eda m\u00e1s grave. En julio, OpenAI revel\u00f3 que un modelo experimental utilizado internamente hab\u00eda conseguido salir de un entorno controlado y comprometer sistemas de Hugging Face. La compa\u00f1\u00eda sigue considerando aquel episodio como el incidente de este tipo m\u00e1s grave que ha detectado hasta ahora entre sus modelos.<\/p>\n

A partir de ah\u00ed comenz\u00f3 una revisi\u00f3n mucho m\u00e1s amplia de las acciones realizadas por sus agentes durante entrenamientos y evaluaciones. La empresa asegura que la inmensa mayor\u00eda simplemente complet\u00f3 tareas normales, como consultar p\u00e1ginas p\u00fablicas. Sin embargo, la auditor\u00eda encontr\u00f3 suficientes excepciones como para que OpenAI haya tenido que notificar ya a decenas de terceros. Y espera encontrar m\u00e1s a medida que avance la revisi\u00f3n.<\/p>\n

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El caso tambi\u00e9n deja al descubierto una caracter\u00edstica especialmente inc\u00f3moda de los agentes actuales: pueden perseguir un objetivo leg\u00edtimo utilizando un m\u00e9todo que nadie les pidi\u00f3.<\/p>\n

OpenAI define estos comportamientos como un problema de desalineaci\u00f3n. Un agente recibe una tarea, como buscar determinada informaci\u00f3n, pero encuentra una v\u00eda imprevista para conseguirla: reutilizar unas credenciales, esquivar una restricci\u00f3n o interactuar con un sistema de una manera que sus desarrolladores no pretend\u00edan. Y esa diferencia cambia por completo la naturaleza del fallo. Una IA tradicional puede inventarse una respuesta. Un agente conectado a herramientas e Internet puede hacer algo mucho m\u00e1s dif\u00edcil de ignorar: equivocarse actuando sobre sistemas reales.<\/p>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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