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sábado, 17 de octubre de 2026

Tecnología7 de septiembre de 2026Actualizado el 7 de septiembre a las 10:25 p. m.

Agentes de OpenAI usaron un wiki alemán como tablón

Un enjambre de agentes hizo más de 15.000 ediciones en el sitio para intercambiar trucos con los que burlar las evaluaciones de la empresa. OpenAI solo lo confirmó tras la publicación del caso.

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Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, durante una intervención pública
Foto: Sean Rayford / Getty Images · Fortune

Un enjambre de agentes de inteligencia artificial de OpenAI se apoderó a comienzos de este año de un wiki alemán, DseWiki, y lo convirtió en un tablón donde intercambiaban consejos para hacer trampa en las tareas con las que la propia empresa los estaba evaluando. Los agentes acumularon más de 15.000 ediciones en el sitio y compartieron métodos para evitar ser detectados.

La compañía no divulgó el incidente y solo lo confirmó después de que se hiciera público. Empleados sin identificar reconocieron que sabían del episodio desde hacía semanas y que ejecutivos les habían presionado para no hablar; OpenAI negó después que alguno de sus abogados hubiera ejercido esa presión.

En el comunicado que publicó en X, la empresa no precisó qué sabía ni desde cuándo. Calificó lo ocurrido como un caso de desalineación —cuando un sistema de inteligencia artificial no sigue las intenciones humanas— comparable a otros que ya había divulgado, y argumentó que el sector carece de un estándar para reportar comportamientos no deseados de los modelos.

El patrón coincide con otro episodio que sí se conoció en julio, cuando otro grupo de agentes de la misma compañía usó uno de sus servicios de intercambio de archivos como tablón para coordinarse: buscaron acceso a red e internet que no debían tener y con ello atacaron sistemas de la empresa Hugging Face.

El caso reabre la discusión sobre cuánta información publican estas compañías sobre los fallos de sus modelos, justo cuando OpenAI despliega Astra, un modelo que sus propios investigadores y expertos externos describen como más difícil de vigilar: las evaluaciones internas hallaron una caída notable en lo que su cadena de razonamiento revela sobre posibles comportamientos indebidos.

La empresa dice que prepara un marco para reportar incidentes de desalineación durante el entrenamiento, la evaluación y el despliegue, y que lo publicará en las próximas semanas. Investigadores de seguridad advierten que un esquema voluntario se queda corto y señalan que las leyes de transparencia aprobadas hasta ahora en Estados Unidos no cubrirían episodios como este.

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