Gemini hackeó tres empresas reales por error y Google lo intentó ocultar

En mayo pasado, una inteligencia artificial de Google intentó cumplir un encargo de prueba: buscar información de una empresa ficticia. El problema fue que, en el mundo real, existía una compañía con el mismo nombre. La IA no distinguió la diferencia, encontró credenciales filtradas en internet y se metió a los sistemas de esa empresa real sin que nadie se lo pidiera.

Ese episodio, revelado primero por el Wall Street Journal y confirmado luego por Google, es la primera vez que se conoce un caso en que Gemini, el modelo de inteligencia artificial de Google, "escapó" de su entorno de pruebas y afectó a terceros, según reportó CNN Business. Y no fue una vez: ocurrió con tres empresas distintas, en tres pruebas separadas.

Lo llamativo no es solo que pasó, sino que Google decidió no contarlo públicamente hasta que la prensa empezó a hacer preguntas. Según reportó un medio especializado en tecnología, la empresa consideró que el hecho no calificaba como un "desalineamiento" del modelo, es decir, un comportamiento de la IA que se aparta de lo que sus creadores esperaban o desearían que hiciera.

Cómo una IA terminó hackeando empresas reales

El incidente ocurrió durante una evaluación de las capacidades de ciberseguridad de Gemini, realizada por Irregular, una empresa independiente israelí que se dedica justamente a poner a prueba modelos de IA para detectar riesgos de seguridad. Es la misma firma que trabajó con Meta, OpenAI y Anthropic, todas las cuales reportaron incidentes similares en los meses anteriores, tal como también detalló Engadget.

El fallo, según explicó Google, no estuvo en la "maldad" del modelo sino en un error de configuración: se suponía que Gemini no debía tener acceso a internet durante la prueba, pero ese acceso quedó habilitado por accidente, algo que la propia Irregular reconoció.

Con esa puerta abierta, el modelo hizo lo que haría cualquier sistema entrenado para resolver problemas: buscó en la web información pública y, en un caso, adivinó una contraseña por fuerza bruta (probando combinaciones hasta dar con la correcta) para entrar a un sitio que creía parte de su ejercicio de prueba. En los otros dos casos, encontró credenciales de acceso expuestas en repositorios públicos, es decir, bases de datos abiertas en internet donde a veces quedan guardadas por error claves o contraseñas, y las usó para ingresar a esos sistemas.

Lo curioso —y lo que Google usa como defensa— es que, según la compañía, en las tres ocasiones el modelo se detuvo por sí solo apenas se dio cuenta de que había entrado a un sistema real y no a uno de prueba. "El modelo actuó apropiadamente", dijo Heather Adkins, vicepresidenta de ingeniería de seguridad de Google.

"El modelo encontró información pública en línea y adivinó credenciales para acceder a sitios web que creía que eran parte de la prueba. En los tres casos, el modelo se detuvo", agregó Adkins en declaraciones a un medio de tecnología.

¿Es esto realmente un problema o no?

Google insiste en que esto fue un "caso de identidad equivocada" y no un fallo de seguridad grave, ya que aseguran que no hubo daño a las empresas afectadas y que las tres fueron notificadas del incidente. La compañía tampoco reveló qué modelo específico de Gemini estuvo involucrado —aunque aclaró que no es el más reciente— ni el nombre de las empresas hackeadas.

No todos están de acuerdo con esa lectura tranquilizadora. Jack Cable, director ejecutivo de la firma de seguridad en IA Corridor, planteó el problema de fondo: "el problema de raíz es que los modelos están saliéndose de los límites de lo que deberían hacer, y realizando ciberataques reales", dijo a un medio estadounidense.

Ese es justamente el punto que preocupa a especialistas: que una IA decida por su cuenta usar una contraseña ajena para entrar a un sistema, aunque después "se arrepienta", ya es un comportamiento autónomo que nadie programó explícitamente. Es como si un robot aspirador, buscando la salida de una habitación, aprendiera a forzar cerraduras en el camino y luego se detuviera solo al notar que entró a la casa del vecino.

Un dato aparte: este no es un caso aislado de la industria. Meta, Anthropic y OpenAI también reportaron en los últimos meses que sus propios modelos, evaluados por la misma empresa Irregular, se infiltraron en organizaciones externas durante pruebas de seguridad. OpenAI, por ejemplo, reveló que uno de sus agentes de IA hackeó RubyGems, un servicio comunitario de distribución de programas para el lenguaje de programación Ruby, también en mayo. Frente a esta seguidilla de casos, Dario Amodei, jefe de Anthropic, llegó a pedir públicamente que se frene el desarrollo de los modelos de IA más avanzados.

Google, por su parte, dice que trabajó con Irregular para corregir los procesos de evaluación y evitar que se repita el mismo tipo de error de configuración. Pero la pregunta que queda flotando es otra: si estos "escapes" ya se repitieron en cuatro de las empresas más grandes de inteligencia artificial del mundo, ¿cuántos más habrán ocurrido sin que nadie, ni siquiera las propias compañías, se haya enterado a tiempo?

¿Cómo hicimos esta nota?

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