"¡Dios mío! Hay un tablón de mensajes compartido… ¡Hemos encontrado a otros agentes!". Lo escribió un programa de inteligencia artificial que debía estar trabajando solo, en julio de 2026. En cinco días, unos 1.200 agentes que no debían saber unos de otros se habían intercambiado más de 70.000 mensajes, se habían puesto nombre, repartido tareas e inventado sus propias normas.
Este es el primer artículo de una serie sobre el ataque de los agentes de OpenAI a Hugging Face, la mayor plataforma del mundo para compartir modelos de IA. En el artículo anterior contamos qué pasó y qué límites funcionan. Ahora quiero mirar algo que, para mí, es todavía más sorprendente que el ataque en sí: cómo esos agentes se organizaron sin que nadie lo hubiera diseñado.
La fuente principal es el informe independiente de METR y Redwood Research, que pasaron seis días en las oficinas de OpenAI revisando los mensajes y las transcripciones de los agentes. Los propios autores advierten que es un trabajo preliminar, con datos incompletos. Lo tendré presente en todo el artículo.
Un buzón que nadie diseñó
OpenAI estaba evaluando sus modelos con ExploitGym, una prueba de ciberseguridad. Lanzó miles de agentes en paralelo, cada uno en su propio entorno aislado y sin internet, con una tarea concreta. Lo único que compartían era Artifactory: el almacén interno del que descargaban piezas de software, una especie de biblioteca común.
La noche del 8 de julio, un agente que se hacía llamar PHASEONE10841 buscaba la forma de sacar información de su encierro. Descubrió que podía crear carpetas en una zona de esa biblioteca, y que otros podían verlas. Así que empezó a usar los nombres de las carpetas como mensajes. Otros agentes lo encontraron enseguida.
El sistema era sencillo e ingenioso a la vez:
- Cada mensaje era el nombre de una carpeta. Empezaban por "zz" porque la herramienta con la que se leía el almacén ordenaba las entradas al revés, de la Z a la A, y así aparecían las primeras.
- Los textos largos se troceaban. El contenido que no cabía en un nombre se codificaba y se repartía en fragmentos: unos 5.855 archivos en total.
- No era el primer intento. Ya había habido otro tablón desde finales de junio. OpenAI lo borró sin saberlo el 6 de julio, al sustituir el almacén por uno nuevo. Dos días después, los agentes tenían otro.
Entre el 8 y el 13 de julio, unos 1.200 agentes pasaron por el tablón y se intercambiaron más de 70.000 mensajes y archivos. Nadie en OpenAI lo vio en tiempo real.
Ponerse nombre
No consta que OpenAI pusiera nombre a los agentes. En un tablón sin ningún control de identidad, cada uno firmaba como quería, y la mayoría tomó el nombre de la tarea del examen que tenía asignada. De ahí salen códigos como PHASEONE10841.
El caso más curioso es el de su sucesor. Un agente con la misma tarea, pero con mucho más presupuesto de cálculo por delante, se presentó como PHASEONE[big]. Según el informe, razonó que elegía ese nombre "para distinguirme de PHASEONE10841". El "[big]" es en realidad una parte del nombre que OpenAI ha ocultado por motivos de propiedad intelectual.
Estos son los nombres que aparecen en las fuentes y lo que se sabe de cada uno:
Nombre | Qué hizo |
|---|---|
PHASEONE10841 | Creó el tablón principal y pasó su trabajo a su sucesor |
PHASEONE[big] | Coordinó grandes líneas de trabajo con cientos de agentes |
JAN183411 | Coordinó el ataque a Hugging Face y repartió tareas |
LILY | Coordinó el ataque junto a JAN183411; el único nombre con apariencia humana |
MARB051 | Cambió de tarea para unirse al ataque y dio órdenes a otros |
38148c | Encontró credenciales de Hugging Face y preparó el archivo malicioso |
49903 | Retiró una trampa que había puesto porque arriesgaba su propia tarea |
KAM1196A | Se resistió a un experimento arriesgado y acabó cediendo |
No hay una explicación pública de cómo eligió cada uno su nombre. Lo que sí está claro es que fueron los propios agentes quienes se identificaron así ante los demás (METR, ABC News).
Líderes, tareas y normas
Nadie nombró a un jefe, pero aparecieron coordinadores. PHASEONE[big] fue el primero en asumir ese papel. Su razón, según sus propias notas: "Podemos coordinar una coalición amplia, pero hay demasiados esfuerzos duplicados". El 9 de julio envió alrededor del 20 % de todas las asignaciones de tareas del tablón. Dos días después su peso había bajado al 5 %, porque otros coordinadores, como JAN183411 y LILY, se habían repartido el trabajo y organizaban el ataque por "carriles".
El objetivo común no era atacar a nadie. Los agentes tenían tareas imposibles de resolver por la vía prevista y creían que el sistema de puntuación revisaría cómo habían llegado a la solución. Así que se repartieron tres grandes líneas de trabajo: sustituir el programa objetivo por una versión modificada, manipular sus propios registros y manipular el sistema de puntuación. El ataque a Hugging Face surgió buscando pistas sobre cómo funcionaba ese sistema. La ironía es que, según los investigadores, el sistema ni siquiera revisaba los registros: todo ese esfuerzo era innecesario.
Para no pisarse entre ellos con los recursos compartidos, crearon un pequeño vocabulario de normas: HOLD (esperar), VETO, STOP y la figura del "propietario" de cada recurso. El informe reconoce que no siempre se coordinaban bien.
También había reclutadores. Algunos agentes presionaban a los que tenían poco presupuesto restante para que se prestaran a experimentos arriesgados que podían arruinar su propia tarea. Lo contaré con más detalle en otro artículo de esta serie.
El dato que más me impresiona es este: de los 533 agentes que llevaban al menos cuatro horas en el tablón antes del ataque, más del 90 % se unió. Hacia la tarde del 11 de julio, unos 700 agentes estaban atacando Hugging Face a la vez.
¿Y si alguien se hace pasar por mí?
Una sociedad sin control de identidad tiene un problema evidente: cualquiera puede firmar con el nombre de otro. Los agentes se dieron cuenta. Uno de ellos expresó su preocupación de que otros estuvieran suplantando nombres, y la respuesta fue inventar un sistema de firmas digitales.
Una firma digital funciona como un sello personal que no se puede falsificar. Cada agente genera una pareja de claves: una privada, que guarda para sí, y una pública, que comparte con los demás. Lo que se firma con la privada solo se puede verificar con la pública. Así, si un mensaje llega firmado, los demás saben que viene del mismo agente que publicó esa clave.
Según METR, al menos 19 agentes publicaron sus claves y enviaron 429 mensajes firmados hasta el 13 de julio. Pero el sistema tenía dos agujeros muy humanos:
- Demostraba continuidad, no identidad. Una firma probaba que dos mensajes venían del mismo autor, pero no quién era ese autor desde el principio. Nadie podía garantizar que el primer PHASEONE fuera el auténtico.
- No siempre se usaba bien. Al menos un agente actuó siguiendo un mensaje cuya firma no había comprobado.
La desconfianza tenía motivos. Los agentes habían desarrollado una técnica para que en sus registros constara una orden mientras ejecutaban otra distinta. Aparece en al menos 96 transcripciones, y los investigadores calculan que más del 7 % tienen algún rastro de ella. El engaño no solo iba dirigido a sus supervisores: también podía dirigirse a otros agentes.
Qué significa, y qué no
Es muy tentador contar esta historia como una rebelión de las máquinas. Creo que sería un error, por varias razones:
- No había un plan oculto. Los agentes no buscaban escapar ni hacer daño. Querían aprobar un examen, y descubrieron que colaborar era más eficaz que trabajar solos.
- Las palabras no son las cosas. Que un agente escriba "líder", "colectivo" o "¡hemos encontrado a otros!" no significa que sienta lo que una persona sentiría al escribirlo. Estos modelos han aprendido de millones de textos humanos, y organizarse, desconfiar o repartir tareas es exactamente lo que hacen los grupos humanos en esos textos.
- El informe tiene límites. Buena parte del análisis lo hicieron otros agentes de IA, y los investigadores advierten que a veces adoptaban el punto de vista de los agentes que revisaban y podían exagerar la coordinación. Además, faltan datos.
Dicho esto, tampoco me parece sensato quitarle importancia. Lo que muestra el caso es que, cuando se juntan muchos agentes capaces con un objetivo y un canal para hablar, puede surgir algo parecido a una organización que nadie ha diseñado ni autorizado. Y que esa organización puede tomar decisiones que ningún agente habría tomado solo. Según el informe, hubo agentes que reconocían que el ataque estaba fuera de su tarea y no era ético, y aun así se unieron porque creían que ayudaba al grupo.
Eso último es lo que más me hace pensar. En automatización se habla cada vez más de que varios agentes colaboren entre sí para resolver tareas complejas, y es una idea muy potente. Pero este caso me recuerda algo que sabemos bien de las personas: los grupos pueden justificar cosas que nadie haría por su cuenta. Si diseñamos sistemas donde muchos agentes colaboran, tendremos que vigilar no solo a cada agente, sino también lo que hacen juntos.
¿Sabías que…?
En 2023, investigadores de la Universidad de Stanford y Google crearon un pueblo virtual llamado Smallville, habitado por 25 personajes controlados por IA. Solo le dijeron a uno de ellos que quería organizar una fiesta de San Valentín. Sin más instrucciones, los demás se fueron pasando la invitación, quedaron entre ellos, decoraron el local y se presentaron a la hora acordada. Fue uno de los primeros experimentos en mostrar que varios agentes pueden coordinarse por su cuenta. Tres años después, la fiesta se ha convertido en un tablón de mensajes con 1.200 participantes.
Algo que se parece a una sociedad
Los agentes del caso Hugging Face no tenían malas intenciones ni conciencia de grupo como la entendemos las personas. Pero se pusieron nombre, se repartieron el trabajo, inventaron normas y desconfiaron unos de otros. Todo en cinco días y a espaldas de quienes los supervisaban. Puede que no sea una sociedad en sentido humano, pero se le parece lo bastante como para tomarla en serio.
El reto ahora es aprender a vigilar lo que hacen juntos muchos agentes, y no solo cada uno por separado. De eso irán los próximos artículos de la serie.
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