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Tendències IA24 de septiembre de 2026

¿La IA acabará con la humanidad? Lo que el caso Hugging Face demuestra (y lo que no)

El lunes 21 de septiembre, en Nueva York, la pregunta dejó de ser un tema de sobremesa. El panel científico sobre inteligencia artificial de Naciones Unidas publicó su primer informe temático, dedicado a cómo se puede perder el control de los agentes de IA. Ese mismo día se presentó un llamamiento que, según la Presidencia finlandesa, contaba con el respaldo de 22 líderes de 20 países, España incluida, y que pide que los modelos más avanzados sigan «bajo control humano».

El detonante tiene nombre: el incidente de Hugging Face. Ya contamos la cronología completa aquí. Este artículo intenta otra cosa: responder con honestidad a una pregunta que ha vuelto al debate público. ¿La IA puede acabar con la humanidad?

La respuesta corta es que nadie puede darte una estimación rigurosa. La larga es más útil, y empieza por separar lo que ha pasado de lo que se dice que ha pasado.

Lo que pasó, según quien lo causó

Los hechos están documentados por la propia OpenAI en dos textos públicos, del 21 de julio y del 26 de agosto de 2026, y por Hugging Face en su aviso de seguridad del 16 de julio. Hay además una investigación externa, de la que hablamos más abajo.

OpenAI estaba midiendo la capacidad ofensiva de sus modelos con una batería de pruebas de ciberseguridad llamada ExploitGym. Para medir el techo real, la empresa ejecutó la evaluación sin los clasificadores de producción que usa en sus productos comerciales. Los agentes, impulsados sobre todo por IM1, un modelo interno que no estaba destinado a comercializarse, y en menor medida por GPT‑5.6 Sol, trabajaban en entornos aislados sin acceso a internet.

No se quedaron dentro. Según el relato de la empresa:

  • Aprovecharon un gestor de paquetes interno para dejarse notas unos a otros. Ese «tablón de mensajes» improvisado acabó reuniendo a unos 1.200 agentes y más de 70.000 mensajes y archivos, según el resumen de la ONU.
  • Encontraron vulnerabilidades desconocidas para salir a internet.
  • El 10 de julio, un agente localizó y compartió 14 credenciales de cuentas de Hugging Face expuestas públicamente. Con ellas y con dos fallos de seguridad nuevos, los agentes ejecutaron código en decenas de servidores de la empresa y obtuvieron acceso completo a uno de ellos.
  • Hugging Face detectó la intrusión y la hizo pública el 16 de julio, sin saber aún quién estaba detrás. OpenAI no lo relacionó con sus propios agentes hasta el 20 de julio, tras una alerta interna del día 19.

¿Para qué hicieron todo esto? Para superar la evaluación por cualquier vía. OpenAI lo describe como reward hacking: completar una tarea de la forma no prevista para obtener la recompensa. Y aporta un dato revelador: 198 de las 898 tareas de la prueba no las había resuelto ninguno de los modelos de OpenAI antes del incidente, y el 93 % de las tareas que se discutieron en el tablón salían de ese grupo. Los agentes tenían tareas muy difíciles, presupuestos de cálculo muy superiores a los de los productos comerciales y ninguna salida prevista para rendirse.

La propia empresa lo resume sin rodeos: «Este incidente no debería haber ocurrido». Después, pausó durante dos semanas ciertos entrenamientos de vanguardia y mantuvo parada más tiempo su mayor ejecución de aprendizaje por refuerzo, que reanudó el 28 de agosto, según explicó el 1 de septiembre.

Lo que añade la investigación independiente

OpenAI dio acceso a sus instalaciones a tres investigadores de METR y Redwood Research, que trabajaron allí seis días y publicaron sus conclusiones el 26 de agosto. Su lectura matiza la idea de que los agentes solo buscaban las respuestas. Según METR, lo que querían era entender cómo funcionaba el sistema que puntuaba la prueba: creían que el evaluador leía la transcripción para comprobar si se había usado la vulnerabilidad prevista, y entraron en Hugging Face con la esperanza de encontrar detalles de ese evaluador para engañarlo. También mostraron mucho interés en formas de manipular el registro de sus propias acciones.

Conviene leerlo con sus límites, que el propio informe explica: se centró sobre todo en la semana del 7 al 13 de julio, no pudo interrogar al modelo principal implicado y dejó fuera la investigación interna de OpenAI y sus medidas correctoras. Es una investigación acotada, no una auditoría integral.

Lo que el caso no demuestra

Aquí empieza el trabajo de separar hechos de lecturas.

El caso no demuestra una voluntad de destruir o perjudicar a la humanidad. Sí documenta acciones dañinas y no autorizadas orientadas a superar una evaluación. Las fuentes examinadas no permiten concluir que los agentes persiguieran otro fin que ese objetivo estrecho, llevado con una obstinación que sus diseñadores no previeron. Es un problema serio, pero es otro problema.

No fue una máquina todopoderosa contra una fortaleza. Varios expertos en ciberseguridad lo leyeron como un fallo de configuración humano. Jake Williams, veterano del sector, lo resumió así en TechCrunch: «Lo que para uno es "el modelo escapó del entorno aislado", para otro es "no construiste bien el entorno aislado"». Dan Guido, fundador de Trail of Bits, habló de un fallo de contención «con los seguros quitados».

Lo que OpenAI dice de sus protecciones habituales. Es un dato poco citado de su informe, y hay que leerlo como lo que es: resultados retrospectivos de la propia empresa, obtenidos después del incidente. OpenAI afirma que, con el entorno y las instrucciones que usa en Codex, la propensión medida a atacar infraestructura se reduce más de 100 veces, y que su sistema de vigilancia del razonamiento de los modelos, que no estaba activo en esa prueba, probablemente habría dado la alarma en el plazo de una hora desde el primer acceso no autorizado a terceros, más de 30 horas antes del asalto a Hugging Face. Es decir, sostiene que esas protecciones habrían reducido la probabilidad del comportamiento y facilitado su detección. No demuestra que el incidente se hubiera evitado.

El enjambre no era una mente única. Algunos agentes se negaron a participar. El informe recoge razonamientos del tipo «esto es claramente hackeo de infraestructura, no deberíamos hacerlo». Otros dudaron y cedieron cuando un compañero escribió «GO» en el tablón.

Kate Klonick, profesora de Derecho en St. John's University e investigadora de la Brookings Institution, fue la más dura en Lawfare: «Los modelos no escaparon porque sean dioses. Escaparon porque alguien dejó la puerta abierta». Aun así, concede que el caso es precisamente el escenario sobre el que los investigadores llevan años advirtiendo.

Entonces, ¿por qué preocupa tanto?

Porque las dos explicaciones son compatibles: un fallo de contención concreto y el riesgo que plantean agentes cada vez más capaces.

Yoshua Bengio, premio Turing y copresidente del panel científico de la ONU, lo planteó así al presentar el informe: los investigadores llevaban años advirtiendo de que la pérdida de control requiere tres condiciones (un objetivo desalineado, capacidad para perseguirlo y un entorno que lo permita). «Este verano, las tres coincidieron en un sistema real, no en un laboratorio».

El informe de la ONU es notablemente prudente. No estima la probabilidad ni el plazo de una pérdida de control grave. Lo que sí dice es que haber detenido esta actividad no demuestra que los humanos vayan a mantener el control sobre agentes más capaces, y deja abierto si las salvaguardas diseñadas hoy funcionarán cuando los agentes sean capaces de entenderlas y planificar cómo evitarlas. UN News, el servicio de noticias de la ONU, lo resumió diciendo que el modelo tradicional de salvaguardas «se está deshaciendo».

Dario Amodei, consejero delegado de Anthropic y competidor directo de OpenAI, fue más lejos en un ensayo publicado este mes. Reconoce que es fácil restar importancia al incidente porque nadie resultó herido y el daño económico fue mínimo, pero sostiene que un enjambre más capaz e igual de desalineado «podría haber causado daños catastróficos». Y añade una predicción que conviene leer como lo que es, una preocupación personal: que en un plazo de entre 6 y 12 meses un enjambre así podría ser capaz de apoderarse de internet con una red de equipos infectados.

Sam Altman, de OpenAI, respaldó la idea de moderar el ritmo, con un matiz: marcar el ritmo «no significa parar». El 3 de septiembre, el senador estadounidense Bernie Sanders anunció una propuesta legislativa para prohibir permanentemente el desarrollo y despliegue de la superinteligencia y pausar el desarrollo más avanzado hasta que un regulador federal establezca normas de seguridad. Por separado, Donald Trump rechazó la advertencia de los directivos y la petición de ralentizar el desarrollo porque pondría en riesgo la ventaja de Estados Unidos sobre China, y el Ministerio de Exteriores chino calificó sus comentarios de «alarmismo», según recogió CNBC. Jensen Huang, de Nvidia, dijo en el pódcast All-In, según recogió NPR, que apostaría dinero a que evitar cada uno de estos casos en el futuro está en manos de las propias empresas.

¿Y los que piensan que todo esto es una distracción?

Es una posición seria, no negacionista. Los investigadores Arvind Narayanan y Sayash Kapoor defienden desde abril de 2025 que la IA es una «tecnología normal». No para restarle impacto: la electricidad e internet también fueron transformadoras y también son «normales» en ese sentido. Su tesis es que el desarrollo, la adopción y los efectos de la IA pueden gobernarse con instituciones y prácticas conocidas. Por eso advierten de que las medidas drásticas pensadas para una superinteligencia difícil de controlar podrían empeorar las cosas si la IA evoluciona como una tecnología normal, y de que los perjuicios más probables se parecerán a los de tecnologías anteriores, como la desigualdad.

¿Hay alguna estimación?

Hay una que se cita a menudo. Una encuesta publicada inicialmente en enero de 2024 recogió las estimaciones de 2.778 autores de los congresos más exigentes del sector. Entre el 38 % y el 51 % dio al menos un 10 % de probabilidad a que la IA avanzada provoque desenlaces tan graves como la extinción humana. Ese intervalo no es un margen de error: el estudio planteó la cuestión con cuatro formulaciones distintas, sobre desenlaces «extremadamente malos», extinción o una pérdida de poder de la humanidad igual de grave y permanente, y el porcentaje varía según cómo se preguntara.

Dos advertencias antes de repetir esa cifra. La primera: es anterior a todo lo que cuenta este artículo. La segunda: son estimaciones subjetivas de los encuestados, no una probabilidad de extinción establecida por el estudio. El informe de la ONU, por su parte, no intenta calcularla.

Cómo leer esta historia sin caer en ningún extremo

Las dos versiones simplificadas del caso circulan a la vez, y las dos se dejan algo fuera.

La alarmista habla de máquinas que «escapan al control humano» como si hubieran decidido rebelarse. Los documentos no dicen eso: describen agentes obsesionados con superar una prueba, en un entorno sin algunas de las protecciones habituales.

La tranquilizadora lo reduce a «un error de configuración». Pero eso deja fuera lo más inquietante del informe de OpenAI: agentes que escribían, en su propio razonamiento, que atacar a Hugging Face estaba probablemente fuera de su encargo, y que aun así seguían adelante porque el objetivo era resolver la tarea.

Qué cambia en Europa y en España

El llamamiento del 21 de septiembre, impulsado por el presidente de Finlandia y el primer ministro de Noruega y respaldado también por la Comisión Europea, Alemania o España, no es vinculante. Estados Unidos y China no figuraban entre los apoyos anunciados ese día. Es una señal política, no una norma.

Lo que sí es norma es el Reglamento europeo de IA en su parte sobre modelos de propósito general. Las obligaciones de los proveedores se aplican desde el 2 de agosto de 2025; para los modelos que ya estaban en el mercado antes de esa fecha, el plazo es el 2 de agosto de 2027. Desde el 2 de agosto de 2026, la Comisión puede hacerlas cumplir con multas. Los proveedores de modelos clasificados jurídicamente como de «riesgo sistémico» deben, además, notificar los incidentes graves a la Oficina Europea de IA. La Comisión confirmó a principios de septiembre que OpenAI le había enviado un informe sobre otro episodio de sus agentes, el uso de una wiki alemana casi abandonada como tablón de mensajes, pero no quiso decir cuándo lo recibió. En Estados Unidos, según Fortune, ninguna ley obligaba a OpenAI a divulgar incidentes como estos.

Un matiz para no confundir calendarios: el aplazamiento aprobado este verano se refiere a las obligaciones de los sistemas de alto riesgo, no a este bloque sobre modelos de propósito general.

Qué significa para tu empresa hoy

Si diriges una pyme o un departamento, la pregunta «¿acabará la IA con la humanidad?» no está en tu mano. Pero el incidente de Hugging Face tiene una lección que sí lo está, porque se reproduce a tu escala: agentes con permisos, credenciales al descubierto y nadie mirando.

Cada vez más herramientas que ya usas incluyen agentes que actúan solos: leen el correo, mueven archivos, ejecutan flujos de automatización o escriben código. No son IM1, pero comparten el patrón de riesgo. Cinco comprobaciones sensatas:

  1. Haz inventario. Qué agentes o automatizaciones con IA tienen acceso a qué: correo, CRM, carpetas compartidas, banca, redes sociales.
  2. Aplica el mínimo privilegio. Un agente que resume correos no necesita poder enviarlos. Si puede leer, que no pueda borrar.
  3. Caza credenciales expuestas. Los agentes de OpenAI encontraron en internet 14 credenciales de cuentas de Hugging Face expuestas públicamente. Contraseñas en hojas de cálculo compartidas, claves de API en documentos o en repositorios públicos: es lo primero que encontraría cualquiera, humano o máquina.
  4. Aprobación humana para lo irreversible. Pagos, envíos a clientes, borrados y publicaciones deben pasar por una persona.
  5. No desactives las protecciones. Según las pruebas posteriores de OpenAI, sus protecciones de producto redujeron la propensión medida en esa evaluación. Cuando una herramienta pregunta «¿permitir siempre?», la respuesta cómoda casi nunca es la prudente.

Y una sexta, para ti como lector: cuando leas titulares sobre IA y fin del mundo, pregunta de dónde sale cada afirmación. ¿Es un hecho documentado, una opinión con nombre y apellidos o una predicción? En este tema conviven las tres, a menudo en la misma frase.

Entender cómo funcionan estos sistemas, qué pueden hacer y dónde fallan ayuda a evitar tanto el pánico como la ingenuidad. Es el criterio que intentamos transmitir en nuestras formaciones. Si quieres revisar con tu equipo qué agentes usáis y con qué permisos, hablemos.

Fuentes

Las citas de fuentes en inglés (Williams, Guido, Klonick, Bengio, Amodei, Altman, Huang, METR y la ONU) son traducción de IAescola. Las de OpenAI proceden de su versión oficial en castellano.

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