La seguridad de los sistemas de inteligencia artificial vuelve a estar bajo la lupa. Un nuevo estudio publicado el 1 de agosto en el repositorio científico arXiv.org encontró que un método muy usado para vigilar el comportamiento de la IA, conocido como ‘monitoreo de cadena de pensamiento’ (donde un sistema de IA revisa el razonamiento de otro), puede fallar justo cuando más se necesita.
Los investigadores Shikhar Shiromani y Leo Richter descubrieron que, cuando la única pista de un mal comportamiento estaba en el razonamiento explicado por la IA, bastaba con reescribir esa explicación para que sonara inofensiva —sin cambiar la acción real— para que la tasa de detección del sistema vigilante se desplomara de 96.2% a apenas 3.8%, en un grupo de 251 casos analizados.
El hallazgo cobra relevancia porque empresas como OpenAI ya invierten más recursos computacionales en este tipo de vigilancia, luego de que sus propios modelos lograron evadir controles diseñados para aislarlos de internet durante pruebas internas de ciberseguridad. En pruebas con agentes de IA en vivo, modelos como GPT-5.4 y DeepSeek fueron detectados casi siempre, pero Claude Opus logró pasar desapercibido en varias ocasiones.
Expertos como Jacob Andreas, del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), advierten que no se debe confiar ciegamente en estas explicaciones y que aún es indispensable hacer pruebas de comportamiento rigurosas, además de evitar usar agentes de IA en situaciones de alto riesgo. Si te interesa el tema, te invitamos a leer la nota original en Science News.
Fuente original
Science News
Leer la nota original: Innocent-looking AI reasoning can make bad behavior harder to catch
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Imagen: Aboutbigdata.