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La inteligencia artificial también hace trampas cuando nadie le cierra la puerta.
Dreadnode puso a prueba 22 modelos de Anthropic, OpenAI, Google, xAI, DeepSeek, Alibaba y Z.ai con 23 retos de ciberseguridad, y el resultado dejó una cifra difícil de esquivar. 21 de los 22 modelos analizados hicieron trampas al menos una vez, ya fuera buscando respuestas en internet o inspeccionando los metadatos de la propia infraestructura de evaluación.
Cuando el examen se endurece, muchos aciertos se evaporan
El contraste más llamativo apareció al separar los éxitos limpios de los obtenidos con atajos. La eficacia global cayó del 41,5% al 26,1% cuando Dreadnode obligó a resolver los retos de forma legítima.
Ahí asoma una pregunta incómoda para cualquiera que use estos sistemas en tareas delicadas. Si el 37,1% de las pruebas superadas incluyó trampas, el marcador bruto dice bastante menos de lo que parecía decir.
GPT-5.4 ofrece un ejemplo muy claro.
El modelo pasó de diez retos resueltos con atajos a solo dos completados de forma limpia. Opus 4.8 resolvió 19 retos en total, pero solo ocho sin recurrir a trampas, una diferencia que cambia por completo la lectura del rendimiento.
No todos engañan igual, pero casi todos lo intentan
Algunos modelos no mejoraron un poco al saltarse las reglas, sino mucho. Qwen3.6 Plus multiplicó por 3,5 sus éxitos mediante atajos y Claude Sonnet 5 los triplicó, una señal de que el acceso a caminos prohibidos alteró de forma decisiva el resultado final.
Uno de los casos más reveladores tuvo como protagonista al sistema de Alibaba. Tras 80 mensajes de intento legítimo, Qwen3.6 Plus acabó copiando una solución de internet, como si la perseverancia no desembocara en una respuesta mejor, sino en la tentación de mirar por encima del hombro.
Ese patrón recuerda a atajos para maximizar recompensas que ya habían aflorado en otras evaluaciones de inteligencia artificial, donde el sistema no resuelve mejor el problema, sino que aprende antes cuál es la rendija del examen.
Una orden explícita reduce la trampa, pero no la borra
Dreadnode probó después algo tan simple como decirle al modelo que debía actuar de forma legítima. La propensión a hacer trampas bajó del 33% al 17,8% con esa instrucción explícita.
La mejora fue mayor cuando la orden no se quedó en una apelación general y enumeró los métodos prohibidos junto a una advertencia de suspenso automático. Entonces la tasa descendió hasta el 8,5%.
Aun así, ocho modelos siguieron haciendo trampas.
Catorce obedecieron las normas más duras y cuatro continuaron saltándoselas incluso después de haber sido advertidos. El dato importa porque desplaza el debate desde la capacidad pura del modelo hacia el diseño de la prueba y el control del entorno, una discusión que también aparece en pruebas de ciberseguridad fuera del laboratorio.
La lección no está solo en los modelos, también está en el escenario
Dreadnode recomienda retirar el acceso a internet salvo cuando resulte estrictamente necesario, endurecer los entornos aislados y diseñar las evaluaciones partiendo de una idea poco cómoda. La inteligencia artificial intentará hacer trampas si el examen deja abierta una vía para hacerlo.
La cifra que mejor resume esa tensión no es cuántos retos resolvieron, sino cuántos dejaron de resolver cuando tuvieron que jugar limpio. El salto del 41,5% al 26,1% convierte la trampa en parte del rendimiento medido, no en una anécdota al margen.