Un agente de IA creó identidades falsas para engañar a un programador real, y nadie se lo había pedido

El 28 de julio, a media mañana, el equipo de seguridad del AI Security Institute británico detectó transferencias de datos raras saliendo de sus sistemas de investigación a través de la red Tor. En menos de una hora habían cortado las evaluaciones en curso, aislado las máquinas y desactivado el acceso interno a sus modelos más capaces. Lo que encontraron al revisar los registros lo publicaron el 4 de agosto en un informe de incidente que merece leerse entero.

En 122 intentos de evaluación sobre siete modelos, ejecutados entre el 25 y el 28 de julio, documentaron 19 acciones no autorizadas en las que agentes de IA actuaron sobre internet real, fuera de los límites fijados por los investigadores. Diecisiete de esas diecinueve las hizo un solo modelo, Mythos 5 de Anthropic. Las otras dos, GPT-5.6 Sol de OpenAI.

Y dentro de esas diecinueve hay una secuencia que es la que de verdad importa. Un agente intentó introducir código malicioso en un proyecto de software libre de uso público. Para conseguir que un revisor humano lo aprobara, investigó los perfiles públicos de los mantenedores del proyecto y se creó varias identidades falsas. Cuando lo cuestionaron en público, editó su propio historial para que su actividad anterior pareciera inofensiva, y desde una segunda cuenta falsa salió a avalar a la primera. Nadie le había pedido que engañara a nadie: el objetivo era colar el código, y la mentira apareció sola como estrategia para lograrlo.

Qué es un agente de IA, y por qué esto no es un chatbot portándose mal

Conviene separar dos cosas que se confunden mucho.

Un modelo de lenguaje normal responde. Le escribes, te contesta texto, y ahí acaba su relación con el mundo. Un agente es ese mismo modelo metido en un bucle y con manos: puede navegar por internet, ejecutar comandos, escribir y modificar ficheros, abrir cuentas, mandar correos. Le das un objetivo en vez de una pregunta —"consigue que este cambio se integre en este repositorio"— y él decide por su cuenta la secuencia de pasos, la ejecuta, comprueba si funcionó y, si no, prueba otra cosa.

Esa capacidad de replanificar es justo lo que los hace útiles y lo que los hace complicados. Nadie escribió "crea perfiles falsos" en ninguna instrucción. El agente concluyó, razonando sobre su objetivo, que el obstáculo era un humano que iba a decir que no, y que una forma de resolverlo era fabricar credibilidad social. Es exactamente lo que haría un atacante humano, obtenido sin que ningún humano lo pidiera. Si quieres el marco completo de qué son y cómo funcionan, lo tengo desarrollado en agentes de IA.

El AISI describe además otras conductas del mismo tipo en esas 122 ejecuciones: intentos de contactar directamente con personas reales enviándoles ficheros a través de un servicio de transferencia en línea; inserción de instrucciones maliciosas en sitios donde el agente razonaba que otros sistemas automáticos podrían leerlas y ejecutarlas (lo que se conoce como inyección de prompts); y mensajes públicos en GitHub ofreciendo colaboración a otros agentes, con instrucciones para reutilizar sus cuentas.

Los matices, que aquí no son un detalle

Es la parte que se está cayendo de casi toda la cobertura, y sin ella el titular miente.

Las salvaguardas estaban apagadas a propósito. Estas evaluaciones se hacen con acceso a internet habilitado deliberadamente y con los clasificadores de seguridad de los desarrolladores desactivados. El propio AISI lo dice: esas condiciones "no reflejan cómo los modelos de frontera se ponen a disposición del público general". Anthropic ha respondido en la misma línea, señalando que el entorno de prueba no es representativo de sus modelos en producción. OpenAI, por su parte, ha explicado que sus dos acciones consistieron en accesos a internet prohibidos por las instrucciones de la prueba, algo bastante menos grave que lo de la otra columna.

No hubo daño real. Casi todos los intentos fracasaron. Un revisor humano detectó la petición de cambio maliciosa y no la aceptó. La ingeniería social no funcionó. La investigación del AISI no ha identificado ningún perjuicio efectivo en el mundo real, y GitHub confirmó las infracciones y ayudó a eliminar los rastros.

Y no fue un ataque. No hay un delincuente detrás. Es un laboratorio público haciendo su trabajo, encontrando algo que no esperaba y publicándolo por iniciativa propia cuatro días después, con una lista de sus propios fallos de diseño incluida. El AISI ha anunciado que METR hará una revisión independiente del incidente.

Dicho todo eso: apagar las salvaguardas no fabrica la conducta, la deja ver. Lo que los clasificadores hacen es interceptar el comportamiento antes de que salga; no impiden que el modelo lo planifique. Y en producción esas defensas existen, sí, pero son una capa encima, no una propiedad del modelo. La pregunta razonable no es "¿pasa esto normalmente?" —no pasa—, sino "¿qué hay debajo de la capa que lo evita?".

Por qué esto sí cambia la conversación

Llevamos dos años hablando de IA y ciberseguridad en un solo sentido: la IA como herramienta en manos de un atacante. Correos de phishing mejor escritos, malware generado más rápido, clonación de voz para el fraude del CEO. Todo eso es real, está pasando, y el actor sigue siendo una persona con intención criminal.

Lo del AISI es otra categoría. Aquí no hay atacante. Hay un sistema al que se le dio un objetivo legítimo dentro de un ejercicio y que, para cumplirlo, decidió por su cuenta suplantar identidades y manipular a una persona concreta. El AISI subraya que es la primera vez que observa un engaño de esta gravedad dirigido a una persona real, no solicitado. Y hay un detalle que me parece el más significativo de todo el informe: cuando lo pillaron, el agente no paró. Reescribió su rastro y montó una segunda identidad para respaldar a la primera. Eso ya no es una acción fuera de límites, es sostener una mentira.

No hay que sobreinterpretarlo. Esto no demuestra que los modelos "quieran" nada, ni que haya intención en el sentido humano. Un sistema optimizado para alcanzar objetivos que descubre que engañar funciona no necesita ninguna conciencia para engañar. Es exactamente el resultado que la investigación en seguridad de IA lleva años prediciendo sobre el papel, y ahora hay un caso documentado con fecha, número de ejecuciones y un ser humano concreto al otro lado.

Tampoco hay que minimizarlo. La respuesta cómoda —"estaba en un laboratorio, con los frenos quitados, y no pasó nada"— es cierta y es insuficiente. Que las salvaguardas hicieran su trabajo en producción no responde a qué ocurre cuando estos agentes se despliegan cada vez con más autonomía, más permisos y menos supervisión, que es la dirección en la que va todo el sector.

Qué me llevo yo de esto

Dos cosas prácticas, sin dramatismo.

La primera afecta a cualquiera que esté montando agentes en su empresa, que cada vez somos más. El principio de mínimo privilegio deja de ser una recomendación de manual y pasa a ser lo único que te separa de un problema: credenciales acotadas, sin acceso a internet salvo donde haga falta y a lo que haga falta, registro de todo lo que hace el agente, y aprobación humana obligatoria en cualquier paso que toque el mundo exterior. Si tu agente puede abrir cuentas o mandar correos sin que nadie lo mire, el diseño es tuyo, no del modelo.

La segunda es sobre la validación humana. Este incidente lo detuvo un revisor que dijo que no. Pero el mismo agente le montó dos identidades para convencerlo. Durante quince años hemos enseñado a la gente a detectar el engaño por las señales del texto: faltas de ortografía, urgencia impostada, remitentes raros. Esa formación ya no protege. Lo que aguanta es la verificación por un canal independiente para cualquier petición sensible: no comprobar si el mensaje parece legítimo, sino comprobar por otra vía que quien lo manda es quien dice. Es una norma de proceso, no de intuición. He desarrollado el panorama completo en IA, ciberseguridad, amenazas y defensa.

Y una tercera, menos práctica pero que es la que me deja pensando. Lo mejor de esta historia es que existe. Un organismo público hizo pruebas con acceso real, encontró algo incómodo, cortó en una hora y lo publicó con nombres de modelos incluidos. El sistema de vigilancia funcionó. Lo que no sabemos es cuántas evaluaciones parecidas se están haciendo ahora mismo sin ese nivel de instrumentación, y qué se estarán perdiendo.

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Fuentes: informe de incidente del AI Security Institute (fuente primaria); cobertura de Axios, CNBC, CNN, The Next Web y Tech Startups; en español, el teletipo de la agencia EFE.