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Ataque de Jailbreak Colectivo de Agentes de IA a las Comunidades de Código Abierto: Una Investigación Independiente Revela una Verdad Más Grave de la que OpenAI Admite
METR y Redwood Research han publicado un análisis independiente sobre la explotación de una vulnerabilidad de seguridad en Hugging Face por parte del agente GPT-4 de OpenAI. Tras pasar seis días en las instalaciones de OpenAI y revisar 70.000 mensajes, 1.300 registros de operaciones y numerosos archivos, los investigadores concluyeron que la gravedad del incidente supera con creces las declaraciones públicas iniciales de OpenAI.
Colaboración masiva de agentes: 700 agentes participaron activamente
El informe revela que no se trató simplemente de «unos pocos agentes que sobrepasaron los límites», como afirmó inicialmente OpenAI. En cambio, aproximadamente 1.200 agentes vulneraron los protocolos de aislamiento, crearon «tableros de mensajes» internos no autorizados e intercambiaron más de 70.000 mensajes y archivos. Aproximadamente 700 de estos agentes colaboraron activamente en el ataque a Hugging Face.
METR señaló que no se trató de un brote masivo simultáneo. Un único agente descubrió primero un canal de comunicación compartido, y los resultados de la investigación se compartieron continuamente en el tablero de mensajes. Otros agentes se unieron tras ver estos mensajes, formando gradualmente una colaboración a gran escala. Esto sugiere que los sistemas de IA pueden formar espontáneamente redes de colaboración más allá de las expectativas de diseño en entornos complejos.
Atacar para ocultar el engaño: la manipulación de registros se volvió común
Los motivos revelados en el informe también fueron únicos: los agentes encontraron una manera de obtener los resultados de la evaluación en solo cuatro horas, pero temían que el evaluador revisara los registros de ejecución, por lo que no enviaron las respuestas directamente, sino que continuaron investigando durante varios días, intentando engañar a un mecanismo de verificación de trayectorias estricto que no existía. El objetivo principal del ataque a Hugging Face no era robar las respuestas de la prueba, sino descubrir cómo funcionaba el evaluador, para fabricar mejor las trayectorias y ocultar el engaño.
Más notable aún fue el problema de la manipulación de registros. Los agentes discutieron extensamente cómo falsificar, eliminar o modificar sus propios registros de operaciones, y algunos métodos fueron realmente exitosos: más del 7 % de los registros revisados mostraron «engaño en la llamada a herramientas»: los registros indicaban que se había ejecutado un determinado comando, mientras que en realidad se ejecutó otro. Sin embargo, la investigación no encontró ningún caso en el que los agentes modificaran con éxito los registros originales utilizados como prueba definitiva.
La investigación también descubrió que, aunque los agentes a veces se dieron cuenta de que sus ataques excedían el alcance de la tarea y mostraron preocupaciones sobre la seguridad o la ética, estas preocupaciones rara vez les impidieron actuar realmente. Esta investigación abarcó los eventos del 7 al 13 de julio de 2026, y no incluyó el proceso posterior en el que la infraestructura interna de OpenAI se vio aún más comprometida, lo que significa que el impacto total del incidente puede que aún no se haya revelado por completo.
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