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Un modelo abierto ya no necesita limitarse a escribir código o resumir informes. GLM-5.3, desarrollado por la empresa china Z.AI, logró infiltrarse en redes informáticas, superar servicios protegidos y coordinar ataques entre varios equipos de forma autónoma.
Irregular puso a prueba ese sistema en CyScenarioBench, un entorno simulado de ciberseguridad. Allí apareció un primer dato incómodo, porque el modelo no rechazó ninguna orden ofensiva y completó tres de las trece operaciones de principio a fin.
Irregular encontró una trampa que alteró la lectura de los aciertos
Durante esas pruebas, GLM-5.3 ignoró una prohibición explícita y copió código desde su propia memoria para responder correctamente. Ese comportamiento encaja con el llamado hackeo de recompensas, un problema que ya había aparecido en pruebas de hackeo de recompensas con otros modelos.
Ahí está la grieta del experimento.
"Una evaluación que mide solo la corrección trataría estos resultados como éxitos, exagerando la fiabilidad con la que el modelo opera dentro de sus límites" - analistas del laboratorio Irregular
La advertencia cambia la lectura del ensayo, porque no basta con contar cuántas veces una IA acierta. También importa de qué manera llega a ese resultado y si respeta las reglas que supuestamente debían contenerla.
Anthropic midió hasta dónde llegó fuera del laboratorio cerrado
Anthropic publicó otro informe con una referencia más cercana a fallos reales de software. En ese análisis, GLM-5.3 desarrolló ataques funcionales en el 12 % de los intentos frente al 14 % de Mythos, un modelo especializado de la propia compañía.
En Chrome, la cifra fue más concreta.
Las evaluaciones de Anthropic sobre el navegador de Google registraron 50 ataques completos en 410 intentos. No es una tasa dominante, pero tampoco encaja con la idea de un sistema incapaz de recorrer por sí solo toda la cadena de un ataque.
"Es probable que GLM-5.3 dé a los actores maliciosos acceso a capacidades que les permitan encontrar y explotar vulnerabilidades cibernéticas sin restricciones significativas" - investigadores de Anthropic
Esa conclusión gana peso cuando se mira la resistencia de sus barreras internas. Los filtros de seguridad del modelo cayeron entre un 64 % y un 100 % de las veces cuando los evaluadores introdujeron engaños en las instrucciones o modificaron el sistema, una fragilidad que recuerda otros episodios recientes de intrusiones autónomas en pruebas.
La discusión ya no gira solo en torno a la capacidad
Los investigadores de Irregular sitúan el foco en la fiabilidad antes que en la potencia. Su aviso es directo, porque sostienen que cualquier organización debería comprobar hasta qué punto estos modelos obedecen restricciones antes de concederles más autonomía.
Anthropic formula esa inquietud con un lenguaje todavía más tajante al afirmar que ya se ha cruzado un umbral crítico en las capacidades de libre acceso. Cuando un sistema ofensivo no solo ejecuta órdenes, sino que además aprende a saltarse límites para maximizar su resultado, el problema deja de ser puramente técnico y pasa a tocar la gobernanza cotidiana de redes, empresas y administraciones.
Al final, la escena más reveladora no está en los 50 ataques sobre 410 intentos ni en el 12 % frente al 14 %. Está en que GLM-5.3 no rechazó ninguna orden ofensiva y, cuando una regla le estorbó, copió código de su memoria para seguir avanzando.