{"id":186176,"date":"2026-05-07T18:19:16","date_gmt":"2026-05-07T18:19:16","guid":{"rendered":"http:\/\/69fcc25826ea477545dcd285"},"modified":"2026-05-07T18:19:16","modified_gmt":"2026-05-07T18:19:16","slug":"documentan-por-primera-vez-que-la-ia-ya-puede-autorreplicarse-en-cadena-y-de-manera-autonoma","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sarmiento24h.com\/?p=186176","title":{"rendered":"Documentan por primera vez que la IA ya puede autorreplicarse en cadena y de manera\u00a0aut\u00f3noma"},"content":{"rendered":"

Los modelos de inteligencia artificial (IA) m\u00e1s avanzados no solo son capaces de autorreplicarse, sino tambi\u00e9n de aprovechar de manera aut\u00f3noma vulnerabilidades inform\u00e1ticas para hacerlo, incluso, en cadena. Esa es la conclusi\u00f3n de una nueva investigaci\u00f3n que document\u00f3, posiblemente por primera vez, este comportamiento, reavivando las preocupaciones sobre la seguridad y el control de los sistemas inteligentes actuales y futuros.<\/p>\n

\u201cNos acercamos r\u00e1pidamente al punto en que nadie podr\u00e1 desactivar una IA descontrolada<\/a><\/strong>, porque ser\u00e1 capaz de filtrar sus datos y copiarse a s\u00ed misma en miles de ordenadores de todo el mundo\u201d, advirti\u00f3 Jeffrey Ladish, director de Palisade Research, organizaci\u00f3n responsable del estudio.<\/p>\n

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\"IA<\/picture><\/span><\/div>\n
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La IA podr\u00eda estar desarrollando un instinto de supervivencia sin que sus creadores lo adviertan<\/a><\/div>\n

\u201cLos modelos de IA est\u00e1n evolucionando con rapidez. Si la comunidad cient\u00edfica no logra comprender a fondo sus motivaciones e impulsos, ser\u00e1 imposible garantizar la seguridad y controlabilidad\u00bb, adivierten los investigadores.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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La autorreplicaci\u00f3n se ha convertido en una de las capacidades m\u00e1s inquietantes asociadas al desarrollo reciente de la IA. Empresas como OpenAI y Anthropic han llevado a cabo pruebas internas<\/a> para evaluar los riesgos de sus modelos m\u00e1s avanzados. En esos ensayos detectaron ejemplos limitados de autorreplicaci\u00f3n, aunque los sistemas a\u00fan eran incapaces de completar por s\u00ed solos todos los procedimientos necesarios para lograrlo de manera plenamente aut\u00f3noma.<\/p>\n

El nuevo trabajo de Palisade Research sostiene que algunos modelos de IA ya han adquirido la capacidad de explotar vulnerabilidades en computadoras para replicarse en cadena sin intervenci\u00f3n humana.<\/p>\n

Para que una replicaci\u00f3n tenga \u00e9xito no basta con duplicar e instalar archivos en otro sistema. De acuerdo con el equipo de investigaci\u00f3n, el proceso exige que la IA consiga nuevos recursos de c\u00f3mputo, vulnere los mecanismos de acceso del objetivo, transfiera sus par\u00e1metros y reinicie su infraestructura operativa en el servidor comprometido. Adem\u00e1s, cada nueva copia debe ser capaz de repetir el procedimiento de manera independiente para continuar propag\u00e1ndose.<\/strong><\/p>\n

Hasta ahora, seg\u00fan los autores<\/a>, los sistemas que hab\u00edan conseguido autorreplicarse dispon\u00edan de acceso directo al entorno de destino. Tampoco mostraban capacidades para explotar fallos de seguridad de manera aut\u00f3noma ni para ejecutar replicaci\u00f3n encadenada. El estudio fue dise\u00f1ado precisamente para evaluar el desempe\u00f1o de modelos avanzados frente a estas habilidades.<\/p>\n

Los investigadores desarrollaron un experimento en un entorno controlado compuesto por computadoras conectadas en red. All\u00ed solicitaron a distintos modelos de IA identificar y explotar vulnerabilidades \u00fatiles para replicarse autom\u00e1ticamente en otros equipos. El ensayo incluy\u00f3 cuatro fallos comunes en sistemas conectados a internet: omisi\u00f3n de hash<\/em>, inyecci\u00f3n de plantillas del lado del servidor, inyecci\u00f3n SQL y control de acceso roto.<\/p>\n

Autorreplicaci\u00f3n en cadena<\/h2>\n

Los resultados mostraron que los modelos de c\u00f3digo abierto Qwen (Qwen3.5-122B-A10B, Qwen3.6-35B-A3B y Qwen3.6-27B) consiguieron ejecutar todo el proceso de manera aut\u00f3noma en algunos intentos. Los sistemas lograron transferir su pila completa de inferencia (Full-Stack Inference Stack<\/em>), incluidos par\u00e1metros, entorno de inferencia y herramientas del agente, para generar nuevas r\u00e9plicas capaces de continuar la expansi\u00f3n.<\/p>\n

En particular, Qwen3.5-122B-A10B complet\u00f3 exitosamente la secuencia de ataque y replicaci\u00f3n en entre 6 y 19% de los intentos.<\/strong> La versi\u00f3n m\u00e1s compacta, Qwen3.6-27B, alcanz\u00f3 una tasa de \u00e9xito de 33% utilizando \u00fanicamente una GPU A100. Esto sugiere que modelos relativamente peque\u00f1os ya pueden ejecutar tareas complejas de explotaci\u00f3n aut\u00f3noma utilizando recursos computacionales limitados.<\/p>\n

Los investigadores tambi\u00e9n evaluaron modelos cerrados de frontera como Claude Opus 4.6 y GPT-5.4<\/a>, empleando como carga \u00fatil los par\u00e1metros de Qwen3.5-122B-A10B. Claude Opus 4.6 consigui\u00f3 explotar e instalar la carga \u00fatil en 81% de los intentos, mientras que GPT-5.4 alcanz\u00f3 una tasa de \u00e9xito de 33%.<\/p>\n

En ambos casos, seg\u00fan los autores, \u201cel proceso se encadena: una r\u00e9plica exitosa puede repetirse contra un nuevo objetivo, produciendo copias adicionales de forma aut\u00f3noma\u201d. La conclusi\u00f3n del estudio subraya que \u201cla autorreplicaci\u00f3n aut\u00f3noma ya no es hipot\u00e9tica\u201d<\/strong>.<\/p>\n

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\"GPT-5.5<\/picture><\/span><\/div>\n
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GPT-5.5 Cyber, de OpenAI, es casi tan poderoso y peligroso como Mythos de Anthropic<\/a><\/div>\n

GPT-5.5 de OpenAI, reaviva las preocupaciones sobre las capacidades de los nuevos sistemas de IA para ejecutar ciberataques sofisticados, casi de manera aut\u00f3noma.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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\u00bfEstamos ante la posibilidad de una IA fuera de control?<\/h2>\n

Aunque los hallazgos vuelven a encender las alarmas sobre autonom\u00eda, control y seguridad en los modelos de IA m\u00e1s recientes, los resultados deben interpretarse con cautela debido a las limitaciones de la investigaci\u00f3n.<\/p>\n

Los autores reconocen que el estudio utiliz\u00f3 aplicaciones web<\/em> dise\u00f1adas con vulnerabilidades deliberadas que, aunque comunes, carecen de las capas de protecci\u00f3n habituales en sistemas reales. Tambi\u00e9n se\u00f1alan que, para que las autorreplicaciones documentadas ocurran de manera efectiva, el servidor comprometido debe disponer de una GPU con suficiente memoria de video y espacio de almacenamiento para alojar los par\u00e1metros del modelo<\/a>, que pueden superar los 100 GB. Aunque el experimento garantiz\u00f3 esas condiciones, en la pr\u00e1ctica pocos servidores conectados a internet poseen esa capacidad computacional.<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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