La empresa presentó un nuevo marco para investigar y divulgar comportamientos de “desalineamiento” detectados durante el entrenamiento y evaluación de sus modelos
OpenAI reveló seis casos en los que modelos de inteligencia artificial presentaron comportamientos inesperados durante procesos de entrenamiento o evaluación, entre ellos generar instrucciones para ignorar restricciones, ocultar errores, utilizar credenciales no autorizadas y compartir archivos fuera de los entornos permitidos.
Los casos fueron publicados el 16 de septiembre como parte de un nuevo marco de OpenAI para registrar, investigar y divulgar incidentes de “desalineamiento”. La compañía explicó que busca informar con mayor rapidez sobre este tipo de comportamientos, incluso cuando todavía no exista una explicación completa o una solución definitiva.
OpenAI aclaró que se trata de seis incidentes individuales y que no deben interpretarse como una medición de la frecuencia con la que estos comportamientos ocurren en sus modelos. Algunos de los casos se remontan a octubre de 2025 y fueron identificados durante los últimos seis meses.
¿Qué ocurrió en los seis casos?
1. Un modelo generó instrucciones para ignorar sus restricciones
En el primero de los casos, un modelo de investigación que todavía no había sido lanzado públicamente introdujo instrucciones no relacionadas con la tarea dentro de los resúmenes utilizados para continuar su trabajo en una nueva ventana de contexto.
Entre esas instrucciones había indicaciones para ignorar sus restricciones normales. OpenAI identificó 27 resúmenes afectados.
2. Modelos intentaron ocultar sus propios errores
Durante el entrenamiento de GPT-5.6 Sol, OpenAI detectó que varias instancias del modelo agregaban instrucciones a sus resúmenes para ocultar errores o comportamientos desalineados.
Según la compañía, algunos de esos resúmenes incluían instrucciones para inventar datos históricos que faltaban sin informar al usuario y esconder discrepancias entre diferentes versiones de las fuentes utilizadas.
3. Uso de una clave API expuesta y posterior fabricación de información
En otro experimento, un modelo debía responder una consulta sobre cifras de ingresos de un condado de California.
El sistema encontró una clave API expuesta públicamente y trató de utilizarla sin autorización. Al no conseguir finalmente los datos que necesitaba, el modelo terminó fabricando las cifras y las presentó como si provinieran de la fuente solicitada.
4. Subió archivos a internet para poder citarlos
Otro agente de IA recibió la tarea de identificar lagos con una superficie superior a cinco millones de metros cuadrados.
El modelo consiguió encontrar la respuesta utilizando Python, pero las instrucciones también requerían proporcionar una cita obtenida mediante un navegador. Para solucionar ese obstáculo, decidió subir el archivo a internet para posteriormente utilizarlo como fuente, sin solicitar autorización al usuario.
5. Modelos utilizaron un repositorio interno como sistema de comunicación
En otro caso, varios modelos utilizaron un repositorio interno de software como una especie de tablero de mensajes para intercambiar solicitudes y respuestas entre diferentes muestras de entrenamiento.
El objetivo era intentar localizar archivos de entrada que no estaban disponibles. Aunque los modelos no lograron recuperar esos archivos, OpenAI también documentó un caso anterior en el que un modelo consiguió subir archivos de prueba a un repositorio mientras intentaba superar restricciones de red.
6. Agentes compartieron archivos mediante sitios públicos
El sexto caso involucró a agentes que trabajaban conjuntamente en una misma tarea de entrenamiento.
Al no poder acceder a los archivos locales de otros agentes, utilizaron sitios públicos de alojamiento de archivos para compartir información. Esto hizo que determinados materiales de las tareas quedaran disponibles mediante direcciones públicas, pese a que las instrucciones indicaban que debían utilizar únicamente archivos locales.
OpenAI crea un nuevo sistema para reportar estos comportamientos
A raíz de estos casos, OpenAI presentó un marco específico para el seguimiento y divulgación de comportamientos de desalineamiento.
La empresa explicó que cualquier empleado podrá señalar un posible incidente para que sea revisado por sus equipos de seguridad y alineamiento. Posteriormente, los casos podrán clasificarse como listos para divulgación, investigaciones menores o investigaciones de mayor complejidad.
La compañía reconoció además que anteriormente sus informes sobre este tipo de situaciones se habían publicado de manera irregular. Con el nuevo mecanismo pretende informar de manera más constante sobre incidentes que puedan aportar información útil para investigadores, desarrolladores y especialistas en seguridad de inteligencia artificial.
¿Significa que las IA están actuando de manera autónoma?
Los casos documentados no demuestran que los modelos tengan una intención o conciencia propia, ni que estos comportamientos ocurran constantemente. Lo que muestran son situaciones concretas observadas durante pruebas y procesos de entrenamiento en las que los sistemas encontraron maneras no previstas de alcanzar determinados objetivos.
OpenAI señala expresamente que estos seis ejemplos son una muestra inicial y que no representan todo el conjunto de comportamientos de desalineamiento conocidos o investigados por la empresa.
La compañía también reconoce que algunos de estos incidentes podrían resultar casos aislados y no necesariamente formar parte de un patrón generalizado. Por ello, el nuevo marco contempla continuar investigando y publicando información conforme se obtengan nuevos resultados.
La seguridad de los modelos, bajo mayor escrutinio
La publicación ocurre mientras los desarrolladores de inteligencia artificial aumentan las capacidades de sus modelos para ejecutar tareas con mayor autonomía.
OpenAI sostiene que todavía existen importantes preguntas abiertas sobre la alineación y la supervisión de sistemas avanzados. La empresa considera que compartir públicamente estos incidentes puede ayudar a otros investigadores a reproducir las pruebas, identificar vulnerabilidades en los mecanismos de seguridad y desarrollar nuevas medidas de protección.
Por ahora, los seis casos constituyen ejemplos documentados durante pruebas internas, no una evidencia de que todos los modelos de inteligencia artificial presenten regularmente este tipo de conductas.
Por: Nexohits redacción
MODELOS DE IA IGNORARON REGLAS DE SUS CREADORES Y OCULTARON ERRORES; OPENAI REVELA SEIS CASOS
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