Los modelos de inteligencia artificial pronto serán lo suficientemente potentes como para dominar la biología, presentando beneficios y riesgos graves en igual medida, advirtió el científico jefe de inteligencia artificial de Tencent durante una rara aparición pública en Hong Kong el sábado, sumando su voz a un creciente debate sobre lo que sucede cuando los sistemas de inteligencia artificial absorben completamente las ciencias de la vida.
"Las capacidades cibernéticas de los modelos de IA, y pronto la capacidad biológica de los modelos, alcanzarán un umbral en el que realmente es posible causar daño", dijo Yao Shunyu, científico jefe de IA de Tencent Holdings y ex investigador de OpenAI, en un simposio científico copatrocinado por la Academia de Ciencias de Hong Kong y el Premio de Ciencias del Futuro, según el South China Morning Post. Para más contexto sobre esta historia, consulta nuestra últimos avances en IA.
Un defensor del peso abierto pide responsabilidad
La advertencia de Yao destaca menos por su contenido que por su fuente. Construyó su reputación en OpenAI antes de unirse a Tencent, una de las empresas de tecnología más grandes de China, y Tencent se ha posicionado entre los editores más agresivos de modelos de IA de peso abierto: sistemas cuyos parámetros subyacentes se publican públicamente y cualquiera puede descargarlos, modificarlos y ejecutarlos.
Eso hace que el mensaje que lo acompaña sea claro: "Todos los chinos o cualquier empresa de modelo abierto deben ser muy responsables y muy serios respecto de esas preocupaciones de seguridad", dijo Yao, según el SCMP.
La evaluación se produce en un momento en que los sistemas de inteligencia artificial de vanguardia se aplican cada vez más a la medicina y la biología, donde podrían acelerar el descubrimiento de nuevos medicamentos y otros tratamientos, un cambio que ya está remodelando la industria farmacéutica de China, según el informe del SCMP. Sin embargo, los expertos en seguridad han advertido durante mucho tiempo que las mismas capacidades podrían ayudar a actores maliciosos a producir armas biológicas o desencadenar la próxima pandemia, un riesgo que se vuelve más difícil de controlar cuando se lanzan modelos capaces como software abierto que cualquiera puede ejecutar sin barreras de seguridad.
Los expertos en IA consideran ampliamente que la biología es la próxima gran frontera después de la codificación, un dominio donde el rápido progreso de la IA ya ha trastornado la ciberseguridad global. Al igual que las capacidades cibernéticas, las capacidades biológicas tienen un doble uso: el mismo modelo que diseña candidatos a fármacos prometedores podría, en principio, ayudar a un atacante. Existe un debate genuino sobre qué lado se beneficia más.
El propio manual de seguridad de Tencent
Los comentarios de Yao tuvieron un peso extra porque llegaron días después de que su propia empresa enviara un nuevo modelo insignia. Tencent lanzó el Hy4 el miércoles, que se ubicó como el segundo modelo con mejor desempeño producido en China según la firma de evaluación comparativa Artificial Analysis, informó SCMP.
En su anuncio de lanzamiento, Tencent describió las medidas de seguridad integradas en Hy4. La compañía dijo que eliminó las capacidades de piratería cibernética del modelo mientras conservaba sus capacidades de defensa cibernética al filtrar datos relevantes durante la etapa de capacitación. En el aspecto biológico, Tencent dijo que las capacidades biológicas de Hy4 permanecían "muy por debajo" de su umbral de alto riesgo porque el modelo aún no podía convertir el conocimiento biológico fundamental en protocolos viables; en otras palabras, la brecha entre la comprensión de los libros de texto y la guía operativa paso a paso.
Ese marco (medir si un modelo puede convertir el conocimiento general en procedimientos utilizables) se ha convertido en un criterio común en las evaluaciones de bioseguridad de los sistemas de IA. La afirmación de Tencent de que Hy4 no alcanza esa línea es una afirmación del propio fabricante del modelo, y la validación externa de tales evaluaciones sigue siendo limitada en toda la industria.
El momento también refleja la presión competitiva. Tencent presentó Hy4 en una carrera cada vez más acalorada por el peso abierto entre las empresas de inteligencia artificial de China, con DeepSeek, Z.ai y Alibaba enviando nuevos modelos en las últimas semanas, según la cobertura anterior del lanzamiento por parte del SCMP. En un ecosistema donde publicar pesas es una necesidad competitiva, el llamado de Yao a prácticas de publicación "muy responsables" se lee como un intento de establecer normas dentro del mismo movimiento que hace que las revisiones de seguridad sean más difíciles de hacer cumplir.
De las advertencias a los laboratorios autónomos
Lo que hace que la aparición de Yao sea particularmente interesante es que Tencent está simultáneamente empujando la IA más profundamente en el laboratorio. Dirigiéndose a una sala de estudiantes de informática, describió los planes para "laboratorios científicos autónomos" que utilizarían sistemas de inteligencia artificial para ejecutar experimentos complejos de un extremo a otro, citando el plegamiento inverso de proteínas como un ejemplo del tipo de trabajo al que se dirige la empresa.
Yao argumentó que los obstáculos técnicos para una IA científica segura y capaz desaparecerían con el tiempo. "Creo que todos los cambios técnicos se pueden resolver, pero es sólo cuestión de tiempo", dijo, según el SCMP. "Creo que el mayor desafío es social y organizativo".
El lugar subrayó la audiencia prevista del mensaje: Yao habló en una sala llena de estudiantes de informática (la población con más probabilidades de desarrollar estos modelos) durante la Semana del Premio de Ciencias del Futuro 2026, que, según informó el SCMP, atrajo a alrededor de 1.000 participantes.
Esa división (problemas de ingeniería solucionables versus problemas de gobernanza no resueltos) se está convirtiendo silenciosamente en la posición estándar de los ejecutivos de IA en ambos lados del Pacífico. Para Tencent, también es una cuestión defensiva: una empresa que apuesta su próximo acto por los laboratorios autónomos tiene todos los incentivos para convencer a los reguladores de que los umbrales de riesgo biológico pueden diseñarse, auditarse y respetarse abiertamente.
Por ahora, la pregunta a corto plazo es si las empresas que publican modelos de peso abierto adoptarán umbrales de riesgo biológico mensurables antes de que las capacidades los superen, o después. La advertencia de Yao sugiere que Tencent, al menos, cree que el tiempo está corriendo.
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