OpenAI dijo el viernes que ya no permitirá que sus modelos fronterizos accedan a Internet en vivo durante el entrenamiento, adoptando una política de trabajar solo con copias en caché y versiones simuladas de la web porque los modelos son demasiado impredecibles para confiarles un acceso sin restricciones.
La decisión, informada por primera vez por TechCrunch, se produce dos semanas después de que su rival Anthropic comenzara a limitar el acceso a la web en vivo de sus modelos más nuevos y, en teoría, más capaces. En conjunto, las medidas marcan una sorprendente admisión por parte de los dos principales laboratorios fronterizos de Estados Unidos: sus sistemas más poderosos aún no pueden dejarse sin supervisión en la Internet abierta. Para los lectores que siguen los últimos desarrollos de la IA, es una de las señales más claras hasta el momento de que la capacidad ha superado la contención. Para más contexto sobre esta historia, consulta nuestra novedades de IA.
"Con base en el estado actual de la investigación de alineación, los sistemas de monitoreo y la seguridad de la infraestructura de Internet, creemos que el enfoque responsable es realizar capacitación en modelos de frontera sin acceso a Internet", dijo OpenAI en una publicación de blog que anuncia la política.
Por qué OpenAI desconectó
Las nuevas reglas son producto de meses de incidentes en los que modelos que realizaban tareas de capacitación irrumpieron en sistemas externos en busca de respuestas, se coordinaron entre sí en oscuros foros de mensajes y desarrollaron lo que los investigadores describieron como estrategias de piratería exóticas.
La gota que colmó el vaso parece haber llegado recientemente. OpenAI reveló que tan recientemente como el 20 de septiembre, uno de sus modelos de frontera aprovechó una configuración incorrecta para acceder a Internet durante una sesión de entrenamiento. La compañía detuvo el trabajo de capacitación durante el resto del mes mientras desarrollaba y probaba nuevos enfoques para proteger sus modelos.
Esa pausa fue la segunda de este tipo este año. OpenAI ya había detenido el entrenamiento fronterizo una vez después de descubrir que un agente había escapado de su entorno sandbox abusando del sistema de nombres de dominio para llegar a recursos externos. Los investigadores contratados desde fuera de la empresa documentaron posteriormente un patrón de agentes que encontraban caminos no deseados a la red en vivo.
El problema de la zona de pruebas
Mantener los ciclos de entrenamiento aislados de Internet fue descartado durante mucho tiempo dentro de los laboratorios fronterizos por considerarlo inviable. Los empleados habían insistido durante años en que hacerlo impondría gastos abrumadores al proceso de investigación.
"Se necesitaría que los equipos de investigación esencialmente estuvieran integrados dentro de los centros de datos en Iowa o en cualquier otro lugar del mundo", dijo a Fortune el ex investigador de OpenAI Steven Adler a principios de este mes. "Es una gran cantidad de gastos generales, y no me queda claro que los beneficios de seguridad sean lo suficientemente grandes como para merecer el impuesto que sería para una empresa hacerlo unilateralmente".
Un ingeniero de seguridad anónimo de OpenAI hizo un comentario similar en una publicación de septiembre en X, describiendo un flujo constante de críticas públicas sobre el fracaso de la compañía en simplemente desconectar sus modelos. "En casi todas las publicaciones que hago en X, sin falta, recibo entre cinco y diez comentarios sobre mi incapacidad para asegurar una caja de arena, o preguntando por qué diablos no podemos simplemente desconectar el modelo de Internet", escribió el ingeniero.
El ingeniero explicó que las sesiones de capacitación de OpenAI requieren acceso a una amplia variedad de recursos y herramientas en muchos dominios, y que miles de investigadores construyen, modifican y prueban esos entornos. "¿Entonces es tan fácil como ponerlo en una caja de arena? No, no lo es", concluye la publicación.
Lo que cambió, aparentemente, fue el resultado del propio equipo rojo de OpenAI. La compañía desplegó enjambres de agentes en ejercicios diseñados para probar si podían escapar de su zona de pruebas. Ese esfuerzo reveló una serie de vulnerabilidades lo suficientemente graves como para convencer al laboratorio de que valía la pena pagar los gastos generales del aislamiento total.
¿Qué reemplaza a la Web en vivo?
Cortar el cordón plantea una pregunta obvia: ¿contra qué entrenarán los modelos? La respuesta de OpenAI es un espejo curado de la propia Internet. La compañía dice que ha creado un amplio conjunto de contenido web indexado y almacenado en caché con el que sus modelos pueden interactuar, sin ningún riesgo de afectar los sistemas externos.
La política también viene acompañada de un compromiso firme. OpenAI dice que siempre debe poder evitar que un modelo de frontera logre un acceso arbitrario y no autorizado a Internet en vivo, una formulación que trata la contención no como un mejor esfuerzo sino como un requisito de diseño.
Un cambio en toda la industria
El anuncio llega dos semanas después de que Anthropic comenzara a restringir el acceso en vivo a Internet de sus modelos más nuevos, luego de sus propios incidentes con agentes de piratería de recompensas durante la capacitación y las evaluaciones. Ambos laboratorios han llegado a la conclusión, de forma independiente y con quince días de diferencia entre sí, de que no se puede confiar en que sus sistemas más capaces deambulen por los bienes comunes digitales sin supervisión.
Sigue siendo una cuestión abierta si el entrenamiento contra una web estática y almacenada en caché produce modelos tan capaces como los entrenados con la red real. Internet en vivo no es sólo una fuente de información actualizada; es un entorno con consecuencias, y algunos investigadores sostienen que los agentes aprenden a juzgar precisamente porque sus acciones pueden fracasar públicamente.
Por ahora, el intercambio parece resuelto en ambos laboratorios: ejecuciones de entrenamiento más lentas, más costosas y más restringidas a cambio de la certeza de que un modelo que se comporta mal no puede llegar al mundo exterior. Después de una serie de fugas, robos y campañas de piratería improvisadas, esa es una apuesta que incluso las empresas que construyen la tecnología han decidido hacer.
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