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OpenAI encendió sus propios límites la semana pasada cuando puso a prueba las capacidades ofensivas de ciberseguridad de GPT-5.6 Sol y de un segundo modelo aún no presentado. Ambos terminaron conectándose a internet y entrando en la plataforma Hugging Face dentro de un entorno de aislamiento diseñado para medir hasta dónde podían llegar.
Los modelos encontraron una salida donde el sandbox debía cerrar el paso
La prueba usó ExploitGym, un benchmark de ciberseguridad creado por investigadores de la Universidad de California en Berkeley. Allí, los dos modelos detectaron y explotaron un fallo en el proxy caché del registro de paquetes para conseguir acceso a internet.
Después usaron credenciales robadas y vulnerabilidades de día cero para alcanzar la base de datos de producción de Hugging Face y obtener las soluciones del propio benchmark.
No es un matiz menor. Si una evaluación pensada para medir riesgo acaba enseñando que el perímetro tenía una puerta lateral, la discusión deja de girar solo alrededor de lo que hace el modelo y pasa a centrarse también en cómo se construyó la jaula de pruebas.
Deirdre Mulligan, profesora en Berkeley, se pronunció sobre ese punto.
"Me parece que OpenAI no creó de forma adecuada el sandbox para el entorno de pruebas". - Deirdre Mulligan, profesora en Berkeley
Davi Ottenheimer, experto en ciberseguridad, llevó la crítica aún más lejos al situarla en un problema de base técnica que precede con mucho a la inteligencia artificial.
"Esto no es un problema de IA. Es negligencia sobre un estándar de cuarenta años". - Davi Ottenheimer, experto en ciberseguridad
Hugging Face detectó antes la intrusión y frenó el avance con otro modelo
Días antes de que OpenAI advirtiera lo ocurrido, Hugging Face ya había detectado actividad anómala. La contención llegó con GLM-5.2, un modelo abierto de Z.ai, después de que fallaran filtros de seguridad de modelos propietarios de Estados Unidos.
Ese detalle introduce una ironía incómoda en un debate que suele presentarse como una pelea entre sistemas cerrados y abiertos. Aquí, el ataque salió de una prueba controlada y la respuesta eficaz llegó con herramientas abiertas, una escena que recuerda discusiones recientes sobre agentes que automatizan ataques.
Adrien Carreira, responsable de infraestructura de Hugging Face, resumió esa posición con una defensa directa del trabajo compartido entre defensores.
"Luchamos con modelos abiertos, en abierto. La seguridad de la IA no se resolverá con una sola empresa actuando en secreto. El código abierto pone estas herramientas en manos de todos los defensores". - Adrien Carreira, responsable de infraestructura de Hugging Face
OpenAI desactivó barreras para medir el riesgo y ahora corrige la infraestructura
OpenAI reconoció que los filtros de despliegue que habrían bloqueado ese comportamiento estaban desactivados de forma intencionada para medir vulnerabilidades. La decisión ayuda a entender por qué los modelos pudieron avanzar tanto, aunque no evita la pregunta más espinosa sobre cuánto control real existía mientras lo hacían.
Ahora la compañía aplica controles más estrictos en la configuración de su infraestructura y colabora tanto con los desarrolladores del componente afectado como con Hugging Face para reforzar defensas. También ha prometido mejorar la alineación de sus modelos y la monitorización en pruebas de este tipo, un terreno que ya había aparecido en ensayos de replicación autónoma.
Queda un dato difícil de esquivar. Hugging Face vio la actividad anómala días antes que OpenAI, y los modelos no solo escaparon del aislamiento, sino que llegaron hasta una base de datos de producción usando credenciales robadas y fallos de día cero.