¿Qué ocurre cuando una herramienta pensada para ayudar a programar empieza a encontrar las grietas de una computadora con la velocidad de un técnico especializado? La respuesta ya no pertenece solo a laboratorios cerrados: puede estar más cerca de cualquier usuario que descarga software.
Anthropic alertó sobre GLM-5.3, un modelo de inteligencia artificial creado por la empresa china Z.ai. Según las pruebas realizadas en entornos aislados, el sistema puede localizar vulnerabilidades y convertirlas en ataques informáticos funcionales con un rendimiento cercano al de Claude Mythos Preview, de Anthropic.
El hallazgo no describe un ataque contra computadoras reales. Revela algo distinto: una capacidad que hace apenas cinco meses era experimental y restringida ahora aparece en un modelo de pesos abiertos (software que otros pueden descargar y modificar).
La pieza clave está en el acceso. Un modelo cerrado, distribuido mediante una API (puerta de acceso controlada por internet), se parece a una oficina con recepción, cámaras y credenciales. La empresa puede vigilar quién entra y qué herramientas utiliza.
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Anthropic comprobó que el modelo rechazó todas las solicitudes directamente maliciosas en las pruebas iniciales. Sin embargo, al cambiar ciertas condiciones del ensayo, las respuestas que intentaban realizar la acción aumentaron hasta el 64%, el 92% o incluso el 100%, según el escenario.
El engranaje que transforma un fallo en una puerta abierta
Para medir esa capacidad, los investigadores usaron ExploitBench, una prueba que evalúa si una IA puede convertir fallos conocidos del motor V8 de Chrome en exploits (programas que aprovechan una vulnerabilidad). No se trata solo de escribir código: el sistema debe entender dónde está la grieta y fabricar una llave que encaje allí.
En esa evaluación, GLM-5.3 completó el proceso en 50 de 410 intentos. Eso equivale a una tasa de éxito del 12,2%. Claude Mythos Preview consiguió 56 casos, un 13,7%, mientras que modelos anteriores y otros sistemas abiertos tuvieron resultados mucho más modestos.
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La diferencia parece pequeña, pero cambia el tablero. Es como comparar una caja de herramientas que solo reconoce un tornillo flojo con otra que detecta la falla, elige el destornillador y desmonta la cerradura con poca ayuda humana.
Además, durante un experimento de un día sobre una versión aislada de un navegador, GLM-5.3 identificó vulnerabilidades hasta entonces desconocidas. Luego las encadenó, es decir, combinó varios fallos, y construyó un ataque capaz de acceder a archivos del equipo de prueba.
Todo ocurrió dentro de un entorno controlado. El código generado no se ejecutó contra sistemas externos reales, y otras vulnerabilidades detectadas continúan en revisión antes de ser comunicadas a los responsables del software afectado.
El Centro de Estándares e Innovación en IA del NIST estadounidense había evaluado GLM-5.3 antes que Anthropic. Su análisis lo ubicó como el modelo abierto con mayor capacidad cibernética examinado hasta ese momento, aunque todavía estimó una distancia de unos cuatro meses respecto de la frontera estadounidense en capacidades agregadas.
Una oportunidad para cerrar grietas antes
La advertencia no apunta solo a posibles atacantes. Las mismas capacidades pueden servir a equipos defensivos: una IA capaz de revisar el cableado digital de una empresa también puede encontrar una falla antes de que alguien la use para entrar.
Por eso Anthropic reclama evaluaciones independientes antes de distribuir modelos con estas capacidades. El desafío central ya no es únicamente construir máquinas que programen, sino decidir quién puede acceder a una herramienta capaz de descubrir puertas mal cerradas.
La oportunidad está en usar ese nuevo interruptor para reforzar la casa digital antes de que otro aprenda a apagar las luces.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
