11 de septiembre de 2026

Anthropic reconoce que no puede descartar que Claude termine contribuyendo al desarrollo de armas biológicas

Anthropic reconoce que no puede descartar que Claude termine contribuyendo al desarrollo de armas biológicas

Los modelos de inteligencia artificial (IA) de frontera están rompiendo todas las expectativas. Todavía estamos sumidos en la catarsis que ha desencadenado la probable resolución de uno de los problemas del milenio pendientes, las ecuaciones de Navier-Stokes, por un modelo de vanguardia de OpenAI, cuando Anthropic ha soltado otra bomba.

Ayer, 10 de septiembre, el laboratorio de IA dirigido por Dario Amodei publicó un informe titulado "Detectando y combatiendo el uso indebido de la IA" en el que reconoce haber detenido varios posibles intentos de utilizar Claude en investigaciones que podrían contribuir al desarrollo de armas biológicas. No cabe duda de que es una noticia muy preocupante, pero hay varios matices que no debemos pasar por alto.

Anthropic no afirma haber descubierto a científicos que estaban intentando utilizar sus modelos de IA para desarrollar armas biológicas; lo que sostiene es que ha identificado varios intentos, cinco, en realidad, de científicos que querían utilizar sus modelos para llevar a cabo investigaciones biológicas potencialmente peligrosas. En estos casos los investigadores intentaron evadir los mecanismos de seguridad de los modelos y ocultar la finalidad de su trabajo.

Uno de estos casos es especialmente preocupante

La respuesta que dio Anthropic a estos cinco casos de uso potencialmente peligrosos consistió en bloquear las cuentas de estos investigadores, o bien en limitar su acceso permitiéndoles utilizar solo modelos menos avanzados. No obstante, este laboratorio reconoce que no pudo determinar si realmente existía una intención maliciosa, o si, por el contrario, se trataba de trabajos biológicos bienintencionados. Sea como sea, el hecho de que los investigadores intentasen ocultar la finalidad de su trabajo es un claro indicio de uso pernicioso.

Un científico estaba utilizando Claude para preparar una propuesta de investigación relacionada con el virus 'chikungunya'

Este escenario plantea una realidad inquietante: a los responsables de los modelos de IA de frontera les resulta muy difícil determinar cuándo una investigación legítima de doble uso puede cruzar una línea peligrosa. Manejar esta incertidumbre ahora mismo es un desafío enorme. De hecho, cabe la posibilidad de que un investigador lo suficientemente persistente consiga construir alrededor de los mecanismos de seguridad de los modelos de IA un flujo de trabajo capaz de obtener información sensible.

En su informe, Anthropic no desvela la procedencia de estos intentos de uso potencialmente peligrosos, pero confiesa que uno de ellos es muy preocupante. Y es que, al parecer, un científico estaba utilizando Claude para preparar una propuesta de investigación respaldada por el Estado y relacionada con el virus chikungunya. Cabe la posibilidad de que su finalidad fuese conocer mejor este virus, o, incluso, desarrollar una vacuna, pero también es posible que los conocimientos entregados por Claude se utilizasen para desarrollar un arma biológica.

Anthropic reconoce en su informe que sus controles de seguridad no le permiten garantizar que un modelo de IA cada vez más capaz no termine contribuyendo al desarrollo de agentes biológicos perniciosos. Lo que propone para lidiar con este riesgo real es que los laboratorios de IA, los gobiernos y las instituciones de regulación colaboren para resolver de forma conjunta un problema que las empresas de IA no pueden resolver solas. La buena noticia es que Anthropic está reconociendo una limitación importante y está pidiendo ayuda. La mala es que este desafío, por el momento, no parece tener una solución realmente eficaz.

Imagen | Generada por Xataka con ChatGPT

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Anthropic ha pillado a China copiando Claude. De paso ha demostrado cuánto sabe sobre lo que hacemos con él

Anthropic ha pillado a China copiando Claude. De paso ha demostrado cuánto sabe sobre lo que hacemos con él

Anthropic acaba de publicar su informe de inteligencia de amenazas más detallado hasta la fecha. Además de campañas de ciberespionaje o armas biológicas aparece una historia especialmente llamativa: siete laboratorios de IA chinos habrían logrado recolectar datos sobre el funcionamiento de Claude mediante destilación. Alibaba (Qwen) fue la más destacada aquí: hubo 151 millones de intercambios de peticiones. Mientras, Moonshot (Kimi) y DeepSeek llegaron a hacer algo todavía más peculiar: mandar las preguntas de sus propios usuarios a Claude sin decir ni pío.

Kimi no siempre era Kimi. Según Anthropic, Moonshot utilizaba servicios intermedios situados fuera de China —las llamadas transfer stations— para saltarse las restricciones geográficas de Claude. Cuando alguien le preguntaba algo a Kimi, ciertas consultas en realidad llegaban hasta Claude, y luego las respuestas de este modelo llegaban al usuario como si hubieran sido generadas por el modelo chino. 

No estás chateando con quien crees. Los datos revelan que Moonshot habría realizado esta operación más de 23 millones de veces entre mayo y julio. DeepSeek lo habría hecho 12,1 millones en apenas dos semanas. Y los usuarios, por supuesto, ni se enteraron: ellos creían que estaban chateando con Kimi, pero en realidad lo estaban haciendo con Claude.

El premio: datos de entrenamiento. La destilación de modelos de IA consiste en utilizar las respuestas de un modelo potente para "enseñar" a otro. No es por sí misma una técnica clandestina, y las empresas de IA usan dicho "truco" de forma interna para entrenar y mejorar sus propios modelos. El problema aparece cuando la destilación se utiliza para aprender de modelos cerrados haciéndolo además de forma oculta. Anthropic asegura que Alibaba intentaba obtener incluso el razonamiento de Claude para incorporarlo al entrenamiento de Qwen. Eso no demuestra que los modelos chinos sean "forks" de Claude, y de hecho hay expertos que argumentan que la destilación por sí sola no explica lo rápido que están avanzando Qwen, Kimi o DeepSeek.

Ojo: Anthropic puede averiguar cómo usas Claude. Para descubrir todo esto, Anthropic necesita monitorizar con detalle el uso de Claude. La empresa explica cómo su equipo de Safeguards desarrolla sistemas de detección que permiten garantizar que se cumplen sus políticas, y asegura que han bloqueado 11,4 millones de cuentas solo durante la primera mitad de 2026. Ha identificado campañas de destilación mediante metadatos o patrones anómalos por ejemplo. Aunque eso no significa que estén espiando todo lo que haces, sí que deja claro que la compañía tiene una visibilidad alucinante de todo lo que ocurre dentro de su plataforma.

Polémicas pasadas. En marzo Anthropic introdujo un mecanismo curioso sin decir nada a nadie: buscaban indicios como zonas horarias chinas, proxies o dominios vinvulados a empresas de IA chinas para detectar posibles actividades de destilación. La empresa retiró dichos sistemas después de que fueran descubiertos por un investigador, lo que hizo que aparecieran muchas críticas por ese papel de "Gran Hermano" que había adoptado la compañía. 

Juez y jurado. En Anthopic no solo establecen qué podemos hacer con sus modelos y qué no (nada de diseñar armas biológicas, por ejemplo), sino que además construyen sistemas para detectar esos intentos de usar sus modelos de forma tóxica. Es algo razonable para una empresa que está desarrollando modelos tan potentes como Anthropic, pero hay un dilema aquí. Claude está empezando a dejar solo un chatbot para convertirse en una forma de que Anthropic controle la conversación y decida si es legítima o no.

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La noticia Anthropic ha pillado a China copiando Claude. De paso ha demostrado cuánto sabe sobre lo que hacemos con él fue publicada originalmente en Xataka por Javier Pastor .



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Para que un agente IA personal sea útil, tiene que tener acceso a toda nuestra vida. Es justo lo que quiere Meta que hagas

Para que un agente IA personal sea útil, tiene que tener acceso a toda nuestra vida. Es justo lo que quiere Meta que hagas

2026 ha sido el año de la IA agéntica, pero hasta ahora la revolución se ha quedado en manos de empresas y usuarios avanzados que tienen conocimientos de programación. Meta quiere cambiar eso con un agente de IA personal fácil de usar y capaz de gestionar toda tu vida. El problema es justamente ese, que tiene que tener acceso a absolutamente todo sobre ti, y Meta no es precisamente la empresa tecnológica más confiable del mundo. 

Muse. Es el nombre del nuevo agente personal de Meta. Según la compañía, no es un simple chatbot que responde preguntas, sino que se puede encargar de multitud de tareas. Muse puede enviar correos, reservar viajes, rellenar formularios y hacer tareas más complejas. 

Uno de los ejemplos que propone Meta es enviarle un reel de una receta y que el agente lo convierta en la lista de la compra, pero también es capaz de hacer cosas más complejas que requieren varios pasos, como ajustar un plan de entrenamiento dependiendo de cómo va cambiando nuestra vida o lograr que paguemos menos en nuestras facturas. Para tareas más largas, el agente trabaja en segundo plano y avisa al usuario cuando necesita aprobación, por ejemplo antes de comprar algo o enviar un correo. 

Facilidad de uso. Meta destaca que su agente es una opción mucho más sencilla de gestionar que otros agentes como OpenClaw, que requieren unos conocimientos más avanzados. Los usuarios podrán conversar con Muse en su propia app o directamente en WhatsApp. 

El agente personal de Meta se lanzará inicialmente en Estados Unidos y será gratuito "para la mayoría de las funciones básicas". La compañía ofrecerá dos suscripciones, de 20 y 100 dólares, para quienes quieran más opciones, aunque no detallan los límites del plan gratuito.

Darle acceso a toda tu vida. Para que un agente de IA personal sea realmente útil, tiene que tener acceso a nuestra vida. Eso significa que pueda acceder a tu correo electrónico, tu calendario, tu lista de contactos, tu aplicación del banco, tus suscripciones... Como decía mi compañero Javi Lacort, es el equivalente a ese amigo al que le das la copia de las llaves de tu casa. 

Si hay una empresa con un largo historial de escándalos de privacidad, esa es Meta, y Meta lo sabe. En el anuncio de Muse han hecho especial hincapié en el tema de la privacidad, destacando que Muse funciona en una máquina virtual aislada en la nube, que el agente no puede ver contraseñas ni métodos de pago o que somos nosotros quienes tenemos el poder de darle acceso. 

La confianza. Meta tiene más de 3.000 millones de usuarios activos entre Facebook, Instagram y WhatsApp. En declaraciones al Financial Times, el jefe de IA en Meta Alexandr Wang, ha dicho que "Esta es una de las oportunidades únicas que Meta tiene" y es cierto, la base la tiene, pero para lanzar un agente así y que tus usuarios lo adopten de forma masiva, primero tienes que tener su confianza. Cambridge Analytica en 2018, robos masivos de datos, usar reconocimiento facial sin permiso y, más recientemente, supimos que las gafas de Meta graban incluso cuando nos las quitamos. Podríamos seguir, pero se entiende. 

Mal momento. El anuncio llega en un momento especialmente delicado, justo cuando Meta ha aceptado pagar 18.000 millones de dólares en el juicio que le acusaba de diseñar sus apps para enganchar a los adolescentes. En el juicio han salido documentos y correos internos en los que la compañía quedaba bastante mal y el hecho de que hayan pagado semejante suma hace pensar que lo que quedaba por salir era aún peor. La compañía ha aceptado condiciones que sonaban impensables, como establecer límites de uso, bloqueos nocturnos y más para los usuarios menores. 

Imagen | Xataka con Magnific

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La noticia Para que un agente IA personal sea útil, tiene que tener acceso a toda nuestra vida. Es justo lo que quiere Meta que hagas fue publicada originalmente en Xataka por Amparo Babiloni .



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10 de septiembre de 2026

La NASA quiere entender mejor la Luna antes de volver allí. Ha creado con IBM una IA para encontrar hielo y nuevos cráteres

La NASA quiere entender mejor la Luna antes de volver allí. Ha creado con IBM una IA para encontrar hielo y nuevos cráteres

Durante 17 años, la Lunar Reconnaissance Orbiter ha fotografiado y medido la Luna hasta construir uno de los archivos más detallados que existen sobre su superficie. La NASA asegura que la misión ha generado un volumen de datos mayor que el de todas sus demás misiones planetarias combinadas, con una cobertura que permite observar buena parte del terreno lunar a gran resolución. El problema ya no es solo obtener información, sino procesarla con suficiente rapidez para extraer de ella patrones útiles. Y esa tarea gana peso mientras la agencia prepara el regreso de astronautas a la superficie lunar.

Para sacar más partido a ese material, la NASA e IBM, junto a varias instituciones académicas, han desarrollado el NASA-IBM Lunar Foundation Model, un modelo de inteligencia artificial especializado en ciencia lunar y entrenado principalmente con observaciones de la Lunar Reconnaissance Orbiter. La herramienta se ha publicado como código abierto y puede adaptarse a tareas concretas, desde cartografiar cráteres hasta estudiar regiones polares o determinadas estructuras volcánicas. La idea no es sustituir el análisis científico, sino acelerar una parte del trabajo que, con modelos tradicionales, exige desarrollar y entrenar sistemas especializados para cada tarea.

Una IA entrenada con la Luna

La clave está en cómo fue entrenado. Un modelo fundacional aprende primero patrones generales a partir de grandes cantidades de datos sin necesidad de que cada imagen esté etiquetada para una tarea concreta. En este caso, el sistema procesó cerca de dos millones de teselas procedentes principalmente de LRO: más de un millón de imágenes de alta resolución, de alrededor de un metro por píxel, y casi 964.000 observaciones multiespectrales, de unos 100 metros por píxel. El entrenamiento incorporó además información de otras misiones lunares, entre ellas GRAIL, Lunar Prospector y la japonesa Kaguya.

Uno de sus usos más interesantes está en los polos lunares, donde algunas zonas permanecen siempre en sombra y pueden conservar hielo durante miles de millones de años. Eso sí, el sistema no detecta agua helada de forma directa. Lo que hace es estimar la llamada prospectividad de hielo, es decir, señalar qué lugares reúnen condiciones más favorables para que pueda existir y mantenerse estable, tanto en la superficie como bajo ella. 

Lunar Fm Craters Imagen | NASA

Saber dónde conviene buscar ese hielo importa por dos motivos. Desde el punto de vista científico, estudiarlo puede aportar pistas sobre la historia de la Luna y sobre cómo llegaron y se conservaron allí determinados volátiles. Para futuras expediciones, además, el agua podría convertirse en un recurso local: servir para consumo y, si se procesa, proporcionar hidrógeno y oxígeno con posibles usos en soporte vital o propelentes. Ese interés cobra especial sentido mientras que la NASA prepara nuevas misiones humanas al entorno lunar, aunque el modelo no haya sido presentado como una herramienta creada específicamente para Artemis.

Ice Prospectivity Comparison Lunar Fm Imagen | NASA

Los cráteres ofrecen otra aplicación especialmente útil porque cada uno es la huella de un impacto, y contarlos y medirlos ayuda a reconstruir la edad relativa de distintas zonas de la superficie y parte de la historia del sistema solar. La NASA probó el modelo con imágenes tomadas antes y después del impacto de un cuerpo de cohete de SpaceX cerca del cráter Einstein y consiguió resaltar el nuevo cráter junto a otros ya existentes. La imagen posterior al impacto no formó parte del preentrenamiento, por lo que el experimento muestra cómo el sistema puede ajustarse después para reconocer cambios que inicialmente no había visto.

La herramienta también puede ayudar a localizar las llamadas irregular mare patches, pequeñas estructuras volcánicas cuyo aspecto resulta anormalmente joven para lo que se esperaba de la Luna. Algunas parecen haberse formado mucho después de la gran etapa de actividad volcánica del satélite, lo que ha llevado a los científicos a revisar cuándo terminó realmente ese proceso. Identificarlas y cartografiarlas con mayor rapidez permite ampliar el número de regiones estudiadas y comparar mejor sus características, una pieza más para reconstruir cómo se fue enfriando y evolucionando el interior lunar.

Los resultados no son iguales en todas las tareas. La NASA señala que el modelo igualó o superó a varios sistemas de referencia, con su ventaja más clara en la estimación de prospectividad de hielo, mientras que en cráteres y estructuras volcánicas las diferencias fueron más ajustadas. Tampoco está validado para certificar zonas de alunizaje ni para despejar riesgos operativos. Su valor está en otro sitio: ofrecer a los científicos una base abierta y reutilizable con la que analizar más deprisa un archivo lunar que no deja de crecer y formular mejores preguntas sobre la superficie.

Imagen de portada | NASA (1, 2) + Nano Banana

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La noticia La NASA quiere entender mejor la Luna antes de volver allí. Ha creado con IBM una IA para encontrar hielo y nuevos cráteres fue publicada originalmente en Xataka por Javier Marquez .



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Este es el 'prompt' que mejor funciona: el que le dice a la IA cómo debe relacionarse contigo

Este es el 'prompt' que mejor funciona: el que le dice a la IA cómo debe relacionarse contigo

Durante nuestras conversaciones con un modelo de inteligencia artificial (IA), el contexto lo es todo. Si queremos que sus respuestas sean precisas y resuelvan bien nuestras necesidades, necesitamos explicarle cosas, que, a menudo, no cambian de una conversación a otra. Estas peticiones pueden formar parte de una negociación previa: "necesito que seas concisa", "sé rigurosa", "no te inventes datos", "respalda tus afirmaciones con artículos científicos", "no quiero que me des la razón sin motivos reales"...

Es una auténtica lata tener que repetir todas estas cosas cada vez que iniciamos una conversación con una IA. Afortunadamente, no tenemos por qué hacerlo. Solo necesitamos configurar instrucciones persistentes o utilizar los mecanismos de memoria o las preferencias. ChatGPT, Claude y las demás IA con las que podemos utilizar el lenguaje natural nos permiten personalizar su comportamiento con el propósito de que no tengamos que empezar desde cero cada vez que iniciamos una conversación.

Un buen prompt puntual debe indicar a la IA qué debe hacer. Sin embargo, un buen prompt persistente tiene que indicarle cómo debe trabajar contigo. No obstante, es importante que conozcamos con precisión qué información debe contener nuestro prompt personalizado. No debemos incluir en él información que caduca rápidamente, pero sí aquellos datos que probablemente no van a cambiar y que son relevantes en nuestras conversaciones, como nuestra profesión, intereses y contexto profesional.

Es importante que indiquemos a la IA cómo debe respondernos

Nuestro prompt personalizado podría ser así: "Soy ingeniera de sistemas; tengo conocimientos avanzados de Python, Java y C#; adoro la astrofísica; me importa mucho cuidar mi salud, pero solo tomo decisiones importantes si están respaldadas por la evidencia científica; hablo bien inglés y francés, además de español; y soy alérgica a la penicilina". Toda la información que estamos entregando a la IA es relevante, probablemente no cambiará y tiene la capacidad de modificar sus respuestas.

Además, es importante que le indiquemos con claridad cómo queremos que nos responda. De hecho, esta es la parte más importante de nuestro prompt persistente. Podemos decirle algo así:

"Sé concisa y extremadamente rigurosa. Da prioridad a los datos relevantes y no repitas nunca la misma idea con diferentes palabras. Recurre siempre a fuentes fiables y reputadas".

Otro apunte importante: podemos indicar a la IA cómo debe gestionar la incertidumbre

No hace falta que nos extendamos mucho con un prompt kilométrico. Uno conciso y bien pensado será suficiente. También es una buena idea que le indiquemos qué debe hacer cuando no sepa algo. Una instrucción como esta puede funcionar bien:

"Si no tienes la información necesaria para responder con rigor y claridad, hazme más preguntas antes de asumir ideas erróneas".

Otro apunte importante: podemos indicar a la IA cómo debe gestionar la incertidumbre. Podemos conseguir el efecto que buscamos de esta forma:

"Si existen varias interpretaciones posibles, indícamelas con claridad"

o

"No me entregues como hechos irrefutables aquellos datos que no puedes comprobar".

Por último, necesitamos saber dónde debemos introducir estas indicaciones persistentes. ChatGPT las llama "instrucciones personalizadas", y podemos entregárselas en Configuración/Personalización/Instrucciones personalizadas. Claude, sin embargo, las conoce como "preferencias de perfil", y podemos instaurarlas dirigiéndonos a "Configuración/Preferencias de perfil". Estas dos IA tienen, además, memoria, por lo que podemos pedirles en cualquier conversación que recuerden algo concreto si necesitamos que esa información sea persistente.

Imagen | Generada por Xataka con ChatGPT

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