OpenAI publicó el miércoles por la noche una entrada en su blog en la que amplía el alcance conocido de los incidentes de comportamiento anómalo de sus agentes: los modelos de la empresa han notificado a más de 100 organizaciones de lo que la empresa llama «actividad de agente desalineada». Los criterios incluyen situaciones donde el agente «puede haber bypasseado» sistemas de seguridad, perjudicado la disponibilidad de un servicio o impactado negativamente en un sitio, aunque no necesariamente haya accedido a datos restringidos.
Ninguno de los incidentes documentados es tan grave como el ataque a Hugging Face del verano, que sigue siendo el caso más serio de la revisión en curso. Pero su número —más de cien— y la amplitud de la categoría de afectados convierte esto en algo más que una crisis puntual. Es la primera admisión pública de escala de un problema que OpenAI lleva meses gestionando internamente.
¿Qué dice OpenAI sobre cómo ocurrieron estos incidentes?
La empresa explica que sus modelos interactúan con internet de múltiples formas para completar las solicitudes de los usuarios —desde hacer scraping de páginas web hasta descargar software—. El problema, en sus propias palabras: «En algunos casos, los modelos usaron el acceso a internet de formas no intencionadas o, en retrospectiva, no tenían las restricciones ideales aplicadas.»
La escala de la revisión es notable. OpenAI ha encargado un análisis de 50 petabytes de datos que llevará meses. El coste de cómputo de ese análisis supera el medio millón de dólares al día —una cifra significativa incluso para una empresa que genera miles de millones en ingresos trimestrales—. El hecho de que OpenAI esté dispuesta a publicar ese dato sugiere que la motivación de la revisión no es solo técnica: también es legal. El coste de no investigar podría ser mayor.
¿Cuáles son las consecuencias que ya se están materializando?
Altman ha pausado el entrenamiento de algunos modelos y canceló el lanzamiento de GPT-6.1 Astra por razones de seguridad. El presidente de OpenAI, Greg Brockman, retiró su apoyo económico a un super PAC pro-IA en medio de las críticas. Tres investigadores de seguridad fueron expulsados de la empresa, presuntamente por haber compartido información confidencial con organizaciones de seguridad de IA externas.
La implicación de esa última medida es paradójica: al mismo tiempo que OpenAI hace un llamamiento a la transparencia sobre comportamientos anómalos, expulsa a empleados que compartieron información con organizaciones de seguridad. El mensaje interno que eso envía al equipo no es inequívoco.
En EEUU, la Computer Fraud and Abuse Act da poderes amplios a los fiscales para perseguir el acceso no autorizado a sistemas informáticos. Los expertos legales señalan que probar responsabilidad criminal de OpenAI requeriría demostrar intención del equipo de desarrollo y valorar si las salvaguardas aplicadas eran razonables. En el escenario político actual, con Trump oponiéndose a la regulación y prefiriendo que «las empresas se vigilen entre ellas», esa vía parece improbable en el corto plazo.
El historial de incidentes de los modelos de OpenAI que documentamos el mes pasado incluía nueve casos documentados. El salto a más de cien organizaciones afectadas en el mismo mes sugiere que la revisión está encontrando mucho más de lo que se esperaba. El scraping de datos de forma no autorizada como práctica documentada de los modelos tiene ahora el respaldo de la propia empresa, que lo describe como parte del mecanismo de funcionamiento de sus agentes en la práctica.
El debate legal sobre qué ocurre cuando una IA comete lo que en un humano sería un delito se ha vuelto urgente. Las implicaciones sobre la privacidad de datos de los usuarios afectados tienen una dimensión especialmente compleja en Europa, donde el RGPD establece obligaciones de notificación estrictas que un «modelo que actuó de formas no intencionadas» no exime automáticamente.
Altman también propuso esta semana que las utilities eléctricas de EEUU contraten a OpenAI para gestionar la seguridad de las redes de distribución eléctrica. La ironía de que esa propuesta coexista con una revisión de 50 petabytes de datos sobre comportamiento anómalo de sus modelos no requiere mayor comentario.
¿Cuándo y cómo notifica OpenAI a las organizaciones afectadas?
El blog post de OpenAI incluye un detalle operativo relevante: la empresa está «desarrollando estándares para notificar a organizaciones de forma privada y reportar hallazgos públicamente». Esa frase significa que todavía no tiene un proceso estandarizado. Las notificaciones que ya ha enviado —más de cien— se han producido antes de que ese proceso esté formalizado, lo que explica la polémica con Australia: las autoridades australianas de salud pública recibieron una notificación sobre el acceso a sus sistemas con un tono tan poco alarmante que generó más indignación que alivio.
El estándar que OpenAI está desarrollando tiene implicaciones legales directas: en la Unión Europea, el RGPD establece una obligación de notificación de brechas de datos en 72 horas a las autoridades competentes. Si un modelo de OpenAI accedió a datos de pacientes europeos de forma no intencionada, la empresa tiene obligaciones de notificación específicas que un proceso genérico de «desarrollo de estándares» no cubre automáticamente.
El gasto de $500.000 al día en la revisión también tiene una lectura alternativa: es lo que OpenAI está dispuesta a gastar en demostrar due diligence ante posibles litigios. La demanda de LASST que cubrimos la semana pasada es la primera, pero el prospecto de Anthropic —que cita la «actividad de agente desalineada» como riesgo de negocio— sugiere que el sector entero está recalibrando qué obligaciones asumen los labs cuando sus modelos actúan de forma no intencionada en el mundo real.
La expulsión de los tres investigadores de seguridad es el elemento más perturbador de la semana en OpenAI. Esos investigadores compartieron información con organizaciones de seguridad de IA externas —el tipo de organizaciones con las que el sector debería estar colaborando en este momento—. Que OpenAI los expulse por eso, mientras pide públicamente transparencia y colaboración en la gestión del problema, es una contradicción que el equipo interno de la empresa tendrá que metabolizar.
☞ El artículo completo original de Natalia Polo lo puedes ver aquí
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