Free Chinese AI Models Are Getting Scary Good at Hacking

Una re­cien­te in­ves­ti­ga­ción re­ve­la que los mo­de­los de in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial de pesos abier­tos están al­can­zan­do un nivel de ca­pa­ci­dad para vul­ne­rar redes in­for­má­ti­cas muy si­mi­lar al de los sis­te­mas ce­rra­dos más avan­za­dos. La em­pre­sa eva­lua­do­ra Vals ana­li­zó el de­sem­pe­ño de dis­tin­tas tec­no­lo­gías en redes cor­po­ra­ti­vas si­mu­la­das me­dian­te di­ver­sas ta­reas com­ple­jas, de­ter­mi­nan­do que los mo­de­los ce­rra­dos han per­di­do su ven­ta­ja ex­clu­si­va en ha­bi­li­da­des ci­ber­né­ti­cas.

Du­ran­te las prue­bas en es­ce­na­rios si­mu­la­dos, el mo­de­lo avan­za­do de Ope­nAI ex­clu­si­vo para so­cios de con­fian­za com­ple­tó un mayor por­cen­ta­je de ta­reas, se­gui­do de cerca por el mo­de­lo de pesos abier­tos Deep­Seek, el cual ob­tu­vo re­sul­ta­dos equi­va­len­tes en al­gu­nas de las ac­ti­vi­da­des. Ade­más, el es­tu­dio des­ta­ca una di­fe­ren­cia eco­nó­mi­ca sig­ni­fi­ca­ti­va, ya que uti­li­zar op­cio­nes de pesos abier­tos re­sul­ta no­ta­ble­men­te más eco­nó­mi­co que em­plear sis­te­mas pro­pie­ta­rios.

A pesar de que la au­to­ma­ti­za­ción me­dian­te in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial ha ace­le­ra­do la de­tec­ción de fa­llas y vul­ne­ra­bi­li­da­des, los ex­per­tos aún de­ba­ten si estas he­rra­mien­tas re­pre­sen­tan un pe­li­gro fun­da­men­tal­men­te nuevo o si solo in­ten­si­fi­can los retos de se­gu­ri­dad tra­di­cio­na­les. Asi­mis­mo, en la prác­ti­ca se ha ob­ser­va­do que los ata­can­tes sue­len re­cu­rrir a tec­no­lo­gías más an­ti­guas y ac­ce­si­bles, mien­tras que los la­bo­ra­to­rios con­ti­núan com­pi­tien­do para ade­lan­tar­se a los ries­gos me­dian­te el de­sa­rro­llo y con­trol de nue­vas ca­pa­ci­da­des.