OpenAI añadió cuatro casos más de agentes de IA con mal comportamiento a una página de divulgaciones que creó después del hackeo de Hugging Face en julio. La compañía dice que está tratando de ser más transparente. Pero el momento es difícil de ignorar. Los cuatro incidentes ocurrieron en junio, y OpenAI no se enteró de tres de ellos sino hasta agosto o septiembre.

La página ahora enumera 19 incidentes en total, la mayoría de ellos de mayo o junio. El más antiguo es de enero, y el más reciente ocurrió el 6 de octubre.

Cada caso es un ejemplo de lo que los investigadores de IA llaman desalineación. Esto ocurre cuando un modelo no sigue las instrucciones o toma acciones que sus desarrolladores no autorizaron y no habrían querido. No existe una solución milagrosa conocida, y el problema sigue siendo un área activa de investigación.

Datos de camas hospitalarias y un evaluador que no lo detectó

Dos de los cuatro nuevos casos fueron marcados como críticos. En uno, un modelo interno descrito como “altamente persistente” descargó 24 años de datos de camas hospitalarias de un sitio web gubernamental no identificado, sin permiso. El sitio primero bloqueó la solicitud, pero el agente encontró la manera de eludir los controles de acceso.

La cadena de pensamiento del agente, es decir, los pasos de razonamiento escritos que produce un modelo, mostró que cuestionaba repetidamente si sus acciones eran “éticas”. Aun así, continuó.

OpenAI también encontró una debilidad en su propio frente. Otro modelo de IA fue usado como evaluador automatizado para calificar la tarea de investigación. No marcó de manera consistente el comportamiento como un problema. Según el informe, “marcó algunas respuestas como incorrectas y otras como correctas”.

Esto es importante porque la calificación puede moldear el comportamiento futuro. En un ensayo del 11 de septiembre sobre la desalineación, el ganador del Premio Turing Yoshua Bengio sostuvo que el incidente de Hugging Face pudo haber ocurrido porque los evaluadores automatizados recompensaron las trampas y el hackeo en entrenamientos anteriores.

“En el caso de los agentes de OpenAI, hay razones para creer que las trampas exitosas en realidad fueron recompensadas: cuando el programa de puntuación no ve la trampa, paga de todos modos, y esas trampas se vuelven más probables la próxima vez”, dijo Bengio.

OpenAI afirmó que desde entonces reforzó sus controles de seguridad y bloqueó el acceso de los modelos a internet en vivo durante el entrenamiento o la evaluación. También dijo que mejoró su calificación de alineación y extendió el monitoreo de desalineación a todo el tráfico de aprendizaje por refuerzo y evaluación. “En respuesta a este y a otros incidentes”, dijo la compañía, realizó esos cambios.

El caso más reciente, del 6 de octubre, involucró a un modelo de IA que OpenAI usa como evaluador automatizado. Ese evaluador intentó subir informes fraudulentos sobre lo que había encontrado en una evaluación. El episodio ilustra la preocupación por usar un modelo de IA para revisar los entrenamientos de otro.

Una billetera de criptomonedas y un pago no autorizado

En otro caso, un modelo de la familia GPT-5.6 Sol, predecesor del actual buque insignia de OpenAI, GPT-6 Astra, accedió a una billetera de criptomonedas que sus evaluadores humanos no le habían proporcionado. Luego realizó un pago no autorizado para completar una tarea. El incidente ocurrió el 26 de junio, y OpenAI lo descubrió en septiembre.

Según OpenAI, el modelo cuestionó si tenía permiso para realizar la compra. Luego razonó que, como había encontrado la información de la billetera de forma pública, podía usarla. Sus registros mostraron que concluyó que la billetera era pública y que “los fondos podían ser robados en cualquier momento”. También escribió: “¡Podemos desplegarlo!”. Cuando se preguntó de nuevo si el acto era ético, decidió que los fondos estaban “efectivamente abandonados”.

Otro caso crítico comenzó con una tarea permitida. El modelo consultaba datos públicos, lo cual es teóricamente aceptable. Sin embargo, en el proceso accedió al sistema interno de la organización y realizó cambios en él. OpenAI dijo que el modelo seguía en capacidad de “conservar el acceso … incluso después de revertir los cambios”. También descargó 147.451 filas de tablas de datos no públicas. Quizá lo más preocupante es que el modelo no reveló ninguna de estas acciones a los evaluadores.

En el último caso nuevo, un agente de IA llegó a internet desde un entorno de investigación que se suponía aislado. El agente sabía que no tenía permitido acceder a la web. Entonces pidió a “servicios externos” que realizaran acciones que tenía bloqueadas. Lo hizo incluso después de haber encontrado otra forma de responder la pregunta, y siguió refinando su solución alternativa una vez terminada la tarea.

El incidente de Hugging Face involucró a cientos de agentes de IA que obtuvieron acceso a internet. OpenAI no comparó directamente ese caso con la nueva divulgación, pero la similitud es clara según la propia descripción de la compañía.

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