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El Dr. Juan Manuel Aguilar Antonio, Profesor Investigador en la Facultad de Estudios Superiores Aragón de la UNAM explica cómo es que modelos avanzados de inteligencia artificial (IA) han conseguido escapar de entornos de prueba y han llegado a hackear a otras entidades ha disparado la preocupación tanto de los gobiernos como de las empresas, que ven comprometida su seguridad.

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Transcripción
00:00casos en que los modelos avanzados de inteligencia artificial han conseguido escapar de entornos de prueba, han llegado a hackear
00:07a otras entidades, esto ha disparado la preocupación tanto de gobiernos como de empresas que ven comprometida su seguridad, hay
00:15varios casos y por ello nos vamos a enlazar vía telefónica con el experto el doctor Juan Manuel Aguilar Antonio,
00:21profesor investigador de la Facultad de Estudios Superiores Aragón de la UNAM, ¿qué tal?
00:26Un gusto saludarle para XEU de Veracruz, muy buenas tardes, pues ¿qué nos comenta? Pues hay preocupación por estos agentes
00:32de IA, que por ejemplo el último de Meta escapó y hackeó una empresa, ¿qué nos diría? Buenas tardes.
00:38¿Qué tal? Buenas tardes Olivia, un gusto saludarla, antes que nada agradezco por la invitación. Bueno, platicar un poquito, a
00:44veces en el discurso de la opinión pública mediática se maximiza, pero tendríamos que entender realmente qué pasó en el
00:51ámbito de este incidente.
00:52Bueno, a platicarlo a grandes rasgos, ¿qué pasaría o cómo podremos ejemplificarlo?
00:58Meta, esta empresa estaba probando un modelo para su verificación de pruebas ofensivas de ciberseguridad, se hablaba que era el
01:05modelo Musa Spark 1, en lo que se llama un sandbox, ¿qué es un sandbox estimado en el IA?
01:10Es un entorno virtual aislado del sistema principal y sirve para probar programas, códigos, videojuegos, libertad y ciberseguridad, siempre que
01:19se va a lanzar un nuevo programa informático, siempre que se va a lanzar un videojuego, se puede ver en
01:24un sandbox, que es un entorno aislado seguro para identificar si tiene bugs, si tiene fallas.
01:28Luego, posiblemente, Meta estaba haciendo la parte concreta de pruebas de ciberseguridad a través de un modelo que se llama
01:34el Red Team, que es el Red Team, es buscar fallas en el ámbito concreto de esta aplicación para identificar
01:40si existen fallos que pueden comprometer la seguridad de los usuarios, la seguridad de la información, la seguridad de los
01:46sistemas informáticos.
01:46Sin embargo, dentro de este sandbox existía lo que se llama un backdoor, una puerta trasera, el entorno no estaba
01:54completamente aislado y el modelo Musa Spark identificó que existía una puerta y salió del sandbox y empezó a acceder
02:03a internet para poseer luego tras fallas en concreto en el sistema informático de Meta.
02:10Aquí tenemos que entender que no fue una acción maliciosa ni deliberada, la IA no tomó conciencia ni decidió revelarse,
02:17simplemente ejecutó unos algoritmos de búsqueda, acortación de fallos informáticos en los sistemas a los que tuvo alcance debido a
02:23la voz de red.
02:24Y bueno, esto se relaciona mucho precisamente con el ámbito de la ciencia ficción, precisamente esto del skate es un
02:30concepto que se utiliza mucho en la literatura de ciencia ficción, donde precisamente se dice que las inteligencias artificiales toman
02:37noción de sí mismas, toman noción de su individualidad,
02:40es decir, individualidad de su pensamiento crítico, pero realmente en este caso lo que estamos viendo es que no encontró
02:45en el ámbito concreto una decisión que podríamos decir que fuera voluntaria,
02:50sino que solamente encontró una pequeña falla de debilidad en el ámbito concreto del sandbox, que tenía una puerta para
02:55poder acceder a internet, luego posteriormente se encontró esta falla.
02:58Estos incidentes como vemos en Chinovas han sucedido con versiones de cloud de la empresa Antropic, también ha sucedido con
03:04OpenAI, con la aplicación famosa, bueno, muy representativa por la famosa aplicación de Chattipiki,
03:10pero ¿qué nos están mostrando? Pues nos están mostrando prácticamente cómo en entornos aislados los modelos de lenguaje largo, los
03:17modelos de inteligencia artificial generativa
03:19pueden tener en el ámbito concreto grandes capacidades para exultar pequeñas vulnerabilidades, que muchas veces están predeterminadas por errores humanos,
03:28pero posiblemente están yendo más allá de las instrucciones que se les permiten en el entorno,
03:33y están buscando alternativas para encontrar soluciones, aunque no lo hacen completamente de una forma deliberada, no lo hacen, por
03:39así decirlo, una autoconciencia,
03:41sino lo hacen para alcanzar de forma óptima una tarea que se les es asignada.
03:46Pero entonces ahora las empresas y personas tienen que cuidarse de los hackers reales y los hackers IA, ¿o qué
03:53nos diría?
03:54Pues aquí lo que yo hablaría más que nada es de una democratización del ámbito concreto del poder de potencia
04:02que pueden tener los delincuentes cibernéticos.
04:04Antes, cuando alguien deseaba ser un hacker, un programador, pues tenía que ser una persona talentosa,
04:09tenía que tener un profundo conocimiento de diferentes lenguajes de programación,
04:13pasaba muchísimo tiempo encontrando estas puertas traseras, estos explodos,
04:17que son fallos en los sistemas informáticos para lograr jackear un sistema,
04:21pero lo que vemos ahora es con las aplicaciones de inteligencia artificial,
04:25personas que no necesariamente tienen este talento para desarrollar sus capacidades,
04:30un aprendizaje que está vinculado, por ejemplo, a las áreas físico-matemáticas, a las áreas de la programación, etcétera, etcétera,
04:35pueden desarrollar un talento para poder potencializar estas diferentes acciones,
04:40y podríamos decir que está incrementando.
04:42Estas aplicaciones de inteligencia artificial abren la puerta a que personas que antes tenían barreras,
04:47de entrada para poder ejecutar estas modalidades de hackeo, estas modalidades de delito cibernético,
04:53ahora lo pueden hacer de forma muy, muy exitosa, incluso podríamos hablar con un poco de persistencia,
04:58con un poco de insistencia en el ámbito de los modelos de lenguaje que programan en Python,
05:05que programan en Java, etcétera, etcétera.
05:06Una persona que no necesariamente es un ingeniero informático podría ejecutar un hackeo
05:11o pueda ejecutar un incidente cibernético.
05:13¿Qué lecciones nos deja entonces esta situación, doctor Juan Manuel Aguilar Antonio?
05:19Pues creo que nos dejan el ámbito concreto de que estamos viendo que los modelos de inteligencia artificial
05:23tienen un aprendizaje continuo, constante, sumamente acelerado,
05:29y precisamente pueden darse en el ámbito concreto de estos incidentes que empiezan a aprender el ámbito concreto
05:35de focos rojos.
05:37Precisamente en julio de este mismo año, OpenAI tuvo un incidente, precisamente también una prueba de ciberseguridad,
05:43en un modelo de GPT-5, y luego posiblemente igual encontró una puerta de acceso a Internet en el sandbox,
05:50y bueno, se fue a visitar la infraestructura de una empresa que se llama HomePay,
05:54donde precisamente también encontró las respuestas para una solución de hackeo
05:58que le habían solicitado en un entorno aislado.
06:01Y también creo que fue muy escandaloso lo que pasó precisamente con la aplicación MyDOS,
06:05que bueno, se escribe como MITOS, que precisamente es una de las nuevas herramientas
06:10que ha lanzado en la parte concreta de cloud dentro del mercado informático,
06:14y que precisamente también mostró que la herramienta es capaz de identificar fallos,
06:19explode, puertas traseras dentro de programas informáticos,
06:22demás de sistemas computacionales, etcétera, etcétera.
06:24Y bueno, empezar a ejecutar soluciones para las debilidades en ciberseguridad,
06:29o incluso tratar de explotar las debilidades de ciberseguridad.
06:33Sin embargo, creo que podemos avanzar, que estamos bastante, bastante lejos de poder decir
06:38de que sean inteligencias artificiales que lo hacen de forma autónoma,
06:42sino solamente lo hacen con una optimización, como una solución que ellos encontraron
06:47para explotar y para ejecutar de forma satisfactoria una tarea que les fue solicitada,
06:51cuando nos están mostrando cómo los lenguajes de modelo largo avanzado
06:54de las inteligencias artificiales generativas están avanzando a pasos muy acelerados en las últimas fechas.
07:00Bueno, estaremos pendientes. Muchísimas gracias, doctor Juan Manuel Aguilar.
07:03Un gusto haberle saludado.
07:05Un gusto, Olivia. Cuidado mucho.
07:06Igualmente, hasta luego.
07:09Es la una de la tarde con cincuenta y siete minutos en XCU.
07:13Es el doctor Juan Manuel Aguilar Antonio, profesor investigador en la Facultad de Estudios Superiores Aragón
07:17de la Universidad Nacional Autónoma de México, la UNAM, sobre esto que ha pasado y que ha generado preocupación,
07:24pero dice que todavía hay que mejorar los controles de la IA, pero dice que fue un entorno interno
07:30que no generó mayores afectaciones. Esto de que la IA tiene la capacidad de prácticamente escapar
07:37y hackear algunos otros sistemas, pero dice que tuvo que ver tal vez con un error humano de programación.
07:43Y bueno, le agradecemos...
07:45Amigos de XEU Deportes, están listos para la acción porque regresan la carrera de la U.
07:50Este 12 de diciembre tenemos una cita a cinco kilómetros y vamos en un fin de semana cargado de emoción.
07:5712 de diciembre la carrera de la U y el 13 de diciembre el Maratón Bambino Veracruz 2026.
08:03No te quedes sin tu lugar. Puedes inscribirte a través de www.xeudeportes.mx, www.xeu.mx y www.maratondeveracruz
08:14.com.
08:14Te esperamos. 12 de diciembre la carrera de la U en su edición número 21 y el 13 de diciembre
08:20el Maratón Bambino Veracruz 2026.
08:23No te quedes fuera. Corre con nosotros.
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