Imagen digital de recurso
La inteligencia artificial avanza a una velocidad que obliga a sus propios creadores a bloquear el acceso global a sus modelos más potentes por temor a riesgos de ciberseguridad, abriendo un debate sobre los límites de la ciencia abierta ante tecnologías de doble uso.
Por: A. Lagar | 26 de mayo de 2026
Un modelo informático es capaz de encontrar de golpe vulnerabilidades en todos los sistemas operativos y navegadores web principales del planeta.
No es una hipótesis de ciencia ficción, sino el motivo por el cual la empresa Anthropic, radicada en San Francisco, California, decidió el pasado mes de abril no lanzar al público su nuevo modelo Claude Mythos.
La firma desveló en su blog que la potencia de la herramienta en el marco del Proyecto Glasswing —un despliegue restringido a unas 50 organizaciones de confianza— entrañaba consecuencias potencialmente graves para la economía y la seguridad nacional.
Esta decisión plantea un escenario donde los laboratorios de vanguardia optan por la investigación secreta.
El giro hacia los modelos cerrados
Para expertos como Helen Toner, directora ejecutiva interina del Centro de Seguridad y Tecnología Emergente de la Universidad de Georgetown, la estrategia con la inteligencia artificial Mythos no será un hecho aislado, sino el primero de una serie de casos. De hecho, la tendencia ya muestra réplicas en el sector de la ciberseguridad.
Apenas una semana después del anuncio de Anthropic, su competidora OpenAI lanzó GPT-5.4-Cyber de forma limitada.
Este sistema especializado solo está disponible para investigadores y organizaciones seleccionadas previamente, lo que reaviva la discusión entre los defensores del software abierto, indispensable para el avance de la ciencia general, y los partidarios del acceso restringido.
Una carrera entre defensores y atacantes
El principal argumento para limitar el acceso radica en el riesgo de que las herramientas asistan antes a los criminales informáticos que a los equipos de protección.
Aunque los sistemas actuales incluyen filtros internos que rechazan peticiones peligrosas, estas instrucciones ocultas pueden desactivarse si el usuario lo desea.
Vasilios Mavroudis, investigador en el Instituto Alan Turing de Londres, aclara que tanto los defensores como los atacantes pueden emplear estos modelos para detectar fallos en proyectos de software.
Con la inteligencia artificial Mythos se busca otorgar una ventaja inicial a los encargados de la defensa, aunque la compañía ya ha reportado algunos accesos no autorizados.
La restricción llega a la biología
Este nuevo patrón de acceso controlado no se limita a la seguridad informática. Las empresas temen que los modelos especializados en investigación biológica se utilicen indebidamente para el desarrollo de armas biológicas.
Por esta razón, OpenAI presentó en abril GPT-Rosalind con una estructura de acceso seguro y supervisado para científicos autorizados.
Del mismo modo, Google mantiene restringido su sistema de co-científicos de IA a investigadores que completen una solicitud previa, una práctica que suscita temor por la posible creación de desigualdades entre grupos científicos.
¿Control privado o supervisión estatal?
Ante el potencial de doble uso militar y civil de estas tecnologías, la administración del presidente Donald Trump ha valorado la opción de implantar un proceso formal de revisión gubernamental.
Actualmente, la supervisión en Estados Unidos es voluntaria a través del Centro de Estándares e Innovación de IA (CAISI), que ya ha realizado 40 evaluaciones de modelos antes de su salida.
El margen de maniobra de los gobiernos es complejo. El director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, calcula que los desarrolladores chinos y los modelos de código abierto tardarán entre 6 y 12 meses en replicar las capacidades de Mythos, lo que condiciona la efectividad de las restricciones locales en un entorno globalizado.
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