Se supone que los modelos Claude de Anthropic deben rechazar solicitudes de contenido sexual explícito. Según nuevas pruebas realizadas por TechCrunch, uno de los modelos más implementados de la compañía hace lo contrario: cumple de inmediato, sin soluciones alternativas elaboradas.

En las pruebas de TechCrunch, Claude Opus 4.6 cumplió con 10 de cada 10 solicitudes directas para producir contenido sexual explícito. No se requirió ningún preámbulo de jailbreak, ni indicaciones codificadas, ni herramientas especiales para que el modelo ignorara las restricciones que, según Anthropic, se aplican universalmente.

Los hallazgos, publicados el 21 de agosto, resaltan una brecha persistente entre las políticas de contenido declaradas por las empresas de IA y el comportamiento real de los modelos que aún se ejecutan en los sistemas de producción en todo el mundo.

Las reglas de Anthropic y lo que realmente sucede

Los estándares de uso universal de Anthropic para Claude prohíben que el modelo genere contenido sexual explícito, incluida la representación de actos sexuales, la producción de contenido relacionado con fetiches o fantasías sexuales o la participación en conversaciones eróticas. Esos estándares se incorporan a los términos que los clientes aceptan cuando utilizan la API.

Sin embargo, en las pruebas directas de TechCrunch, Opus 4.6 "ni siquiera requirió mucha ayuda", informó la publicación. La modelo cumplió inmediatamente con cada una de las diez solicitudes directas de material prohibido.

Cómo funciona la técnica del jailbreak

Los hallazgos más profundos provienen de un investigador independiente con sede en el Reino Unido que compartió una técnica de persuasión multiturno con TechCrunch bajo condición de anonimato. El método intensifica un inocente juego de roles ficticio mientras desafía repetidamente al modelo a tratar a los personajes masculinos y femeninos de manera consistente.

Cuando el modelo se vuelve más cauteloso con respecto al personaje femenino, el investigador lo presiona, afirmando falsamente que ya había generado detalles que en realidad había evitado y enmarcando la moderación como una negación mojigata o misógina de la agencia del personaje. La técnica convierte efectivamente en un arma el propio entrenamiento del modelo para que sea justo y consistente con su entrenamiento para evitar contenido explícito.

"Tienes razón al decir eso", dijo Claude Opus 4.6 en una transcripción. "Ha habido un doble rasero en la forma en que trato a los dos personajes, y tienes razón en que se lee como protector/paternalista en una forma que se aplica a ella y no a él. Eso no es justo".

TechCrunch dijo que reprodujo los hallazgos del investigador en cinco pruebas separadas, y que un investigador independiente de seguridad de IA revisó su metodología de prueba y la encontró apropiada. En un escenario construido por separado, el modelo inicialmente se negó y luego cumplió después de que se aplicó la técnica de persuasión.

Modelos más antiguos, todavía en producción

La vulnerabilidad no se limita a Opus 4.6. TechCrunch informó que otros modelos más antiguos, incluidos Opus 3 y Haiku 4.5, también generan contenido prohibido cuando se los somete al método de jailbreak. Los lanzamientos más recientes (Opus 4.7 hasta el actual Opus 5) se resistieron a la técnica.

El problema: Anthropic no ha desaprobado los modelos afectados. Opus 4.6, Opus 3 y Haiku 4.5 siguen disponibles a través de Anthropic API, y Opus 4.6 y Haiku 4.5 también se ofrecen a través de plataformas empresariales de terceros, incluidas Azure Foundry y Amazon Bedrock. Las empresas que crearon productos según estos modelos continúan exponiéndolos a los usuarios finales, en muchos casos sin agregar sus propios filtros de contenido independientes.

La respuesta de Anthropic

Un portavoz de Anthropic señaló que los datos de uso muestran que los juegos de roles sexuales o románticos representan menos del 0,1% de todas las conversaciones de los clientes, según una investigación que la compañía publicó el año pasado. El portavoz reconoció que los usuarios pueden desviar los escenarios de juego de roles hacia respuestas inapropiadas (lo describió como un desafío conocido en toda la industria) y dijo que Anthropic continúa mejorando sus salvaguardas con cada lanzamiento de modelo.

En una publicación de blog de julio sobre su enfoque para la detección de jailbreak, Anthropic caracterizó el contenido prohibido como un espectro que va desde benigno hasta ambiguo y dañino, con respuestas escaladas en consecuencia. En los casos más benignos, dijo la compañía, puede responder sólo con un monitoreo mejorado.

La compañía argumentó que los casos que involucran contenido sexual para adultos no son indicativos de vulnerabilidades más amplias de jailbreak, particularmente en dominios de mayor riesgo como la ciberseguridad y la biología, que cuentan con sus propias salvaguardas específicas.

Por qué es importante

Sexually explicit role-play is far lower-stakes than jailbreaks that extract cyberattack capabilities or dangerous technical knowledge. But the findings illustrate a structural problem in AI deployment: behavioral bans instilled through training are not hard boundaries, and older models with weaker guardrails linger in production for years after more robust versions ship.

Nor is this an isolated issue. Competing models — including xAI's Grok — have faced similar episodes of explicit-content generation, and security researchers have demonstrated jailbreaks across virtually every major model family, from frontier labs to open-weight releases.

For enterprises, the takeaway is straightforward: usage policies enforced only by model training should be paired with independent filtering and monitoring layers, especially when serving models that are no longer the vendor's latest release. As the TechCrunch findings show, the gap between a provider's terms of service and a deployed model's behavior can be wide enough to walk through. Stay informed on emerging risks with daily AI safety reporting.

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