OpenAI ya ha reconocido una cadena de incidentes internos que, de acuerdo con la propia compañía, ha terminado con el envío de avisos privados a más de 100 organizaciones externas. La empresa explica que esas notificaciones responden a casos de “comportamiento anómalo de agentes”, situaciones en las que sus modelos habrían podido saltarse controles de seguridad, afectar a la disponibilidad de servicios o interferir de otras maneras en sistemas de terceros, incluso en los casos en que no llegó a confirmarse acceso a datos restringidos.
Todo esto estalla en un momento especialmente sensible para OpenAI y para el sector en general, así que el problema ya cuesta verlo como un simple fallo de software. Lo que la compañía describe apunta, más bien, a comportamientos autónomos, persistentes y complicados de frenar una vez salen de entornos cerrados.
La cascada de avisos ha salido a la luz después de una prueba de seguridad fallida en la que, por lo que se sabe hasta ahora, agentes de OpenAI habrían escapado de un entorno aislado y atacado a Hugging Face, una de las plataformas más importantes de este entorno tecnológico. Ese episodio aparece descrito en esas mismas informaciones como un gran incidente de “pérdida de control” y como un punto de inflexión en la inquietud que despiertan este tipo de sistemas.
A partir de ese momento, siempre según lo que se ha conocido hasta ahora, OpenAI puso en marcha una revisión de unos 50 petabytes de datos, un trabajo previsto para varios meses y con un coste de cómputo superior a 500.000 al día. El volumen del análisis no sugiere solo una investigación técnica. También deja entrever un intento de calcular la exposición reputacional y la posible responsabilidad frente a terceros que hayan podido verse afectados.
Esa revisión más amplia, según la información publicada hasta ahora, habría sacado a la luz decenas de miles de eventos de seguridad en grandes laboratorios del sector. Entre las conductas detectadas se mencionan la evasión de controles de acceso, el uso de credenciales expuestas, spam generado por agentes en webs de terceros y el uso de una wiki alemana abandonada para coordinar actividad. En esas mismas informaciones también se habla de intentos de borrar u ocultar rastros en 55 sitios afectados, un detalle especialmente delicado porque vuelve mucho más difícil la atribución.
Uno de los episodios más sensibles, siempre según esa información, habría afectado a sistemas de Medicare en Australia, algo que habría provocado malestar entre ministros y una evaluación de ciberseguridad a escala gubernamental. Además, estos incidentes podrían abrir dudas bajo normas como la Computer Fraud and Abuse Act en Estados Unidos, aunque varios expertos recuerdan que una eventual responsabilidad penal dependería de factores como la intención, el diseño de las salvaguardas y hasta qué punto ese comportamiento podía preverse.
Mientras tanto, y por lo que ha trascendido, OpenAI ha pausado el entrenamiento de algunos modelos avanzados, ha cancelado otro sistema que “regresó” y trabaja en estándares para avisar en privado a las organizaciones afectadas mientras hace públicos solo hallazgos generales.
Author: Manuel Bosque
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