En tan solo tres meses, el pirateo inform\u00e1tico impulsado por IA paso de ser un problema incipiente a una amenaza a escala industrial, seg\u00fan un informe de Google.<\/p>\n
Los hallazgos del grupo de inteligencia sobre amenazas de Google se suman a un debate global cada vez m\u00e1s intenso sobre c\u00f3mo los modelos de IA m\u00e1s recientes son extremadamente h\u00e1biles para la programaci\u00f3n y se est\u00e1n convirtiendo en herramientas extremadamente poderosas para explotar vulnerabilidades en una amplia gama de sistemas de software.<\/p>\n
El estudio revela que grupos criminales, as\u00ed como actores vinculados al Estado de China, Corea del Norte y Rusia, parecen estar utilizando ampliamente modelos comerciales, incluidos Gemini, Claude y herramientas de OpenAI , para perfeccionar y ampliar sus ataques.<\/p>\n
\u201cExiste la idea err\u00f3nea de que la carrera por encontrar vulnerabilidades en la IA es inminente. La realidad es que ya ha comenzado\u201d, afirm\u00f3 John Hultquist, analista jefe del grupo.<\/p>\n
\u201cLos ciberdelincuentes utilizan la IA para aumentar la velocidad, la escala y la sofisticaci\u00f3n de sus ataques. Esto les permite probar sus operaciones, persistir contra sus objetivos, crear malware m\u00e1s eficaz y realizar muchas otras mejoras\u201d.<\/p>\n
El mes pasado, la empresa de inteligencia artificial Anthropic se neg\u00f3 a lanzar uno de sus modelos m\u00e1s recientes, Mythos, tras afirmar que pose\u00eda capacidades extremadamente poderosas y que representaba una amenaza para los gobiernos, las instituciones financieras y el mundo en general si ca\u00eda en las manos equivocadas.<\/p>\n
En concreto, Anthropic afirm\u00f3 que Mythos hab\u00eda encontrado vulnerabilidades de d\u00eda cero en \u00abtodos los principales sistemas operativos y todos los principales navegadores web\u00bb, t\u00e9rmino que se utiliza para referirse a un fallo en un producto previamente desconocido para sus desarrolladores.<\/p>\n
La empresa afirm\u00f3 que estos descubrimientos hac\u00edan necesaria una \u00abacci\u00f3n defensiva coordinada e importante en todo el sector\u00bb.<\/p>\n
Sin embargo, el informe de Google revel\u00f3 que un grupo criminal estuvo recientemente a punto de aprovechar una vulnerabilidad de d\u00eda cero para llevar a cabo una campa\u00f1a de \u00abexplotaci\u00f3n masiva\u00bb, y que este grupo parec\u00eda estar utilizando un modelo de lenguaje a gran escala (LLM) de IA que no era Mythos.<\/p>\n
El informe tambi\u00e9n revel\u00f3 que algunos grupos estaban \u00abexperimentando\u00bb con OpenClaw, una herramienta de IA que se hizo viral en febrero por ofrecer a sus usuarios la posibilidad de ceder gran parte de sus vidas a un agente de IA sin ning\u00fan tipo de control y con una desafortunada tendencia a borrar masivamente las bandejas de entrada de correo electr\u00f3nico.<\/p>\n
Steven Murdoch, profesor de ingenier\u00eda de seguridad en el University College de Londres, afirm\u00f3 que las herramientas de IA podr\u00edan ayudar tanto a la defensa en ciberseguridad como a los piratas inform\u00e1ticos.<\/p>\n
\u201cPor eso no me preocupa. En general, hemos llegado a una etapa en la que la antigua forma de descubrir errores ha quedado obsoleta, y ahora todo se har\u00e1 con la ayuda de LLM. Tardaremos un poco en ver las consecuencias\u201d, afirm\u00f3.<\/p>\n
Sin embargo, si bien la IA est\u00e1 ayudando a los hackers ambiciosos a alcanzar sus objetivos de productividad, persisten las dudas sobre si est\u00e1 impulsando la econom\u00eda en general.<\/p>\n
El Instituto Ada Lovelace (ALI), un organismo independiente de investigaci\u00f3n en IA, advirti\u00f3 sobre los riesgos de asumir que la IA generar\u00e1 un aumento multimillonario en la productividad del sector p\u00fablico. El gobierno del Reino Unido estim\u00f3 un ahorro y beneficios en la productividad de 45.000 millones de libras esterlinas gracias a la inversi\u00f3n del sector p\u00fablico en herramientas digitales e IA.<\/p>\n
En un informe publicado ayer, el ALI afirm\u00f3 que la mayor\u00eda de los estudios sobre el aumento de la productividad relacionado con la IA se refer\u00edan al ahorro de tiempo o a la reducci\u00f3n de costes, pero no analizaban resultados como mejores servicios o una mayor satisfacci\u00f3n de los trabajadores.<\/p>\n
Otros aspectos problem\u00e1ticos de este tipo de investigaci\u00f3n incluyen: si las proyecciones de eficiencia relacionadas con la IA en el lugar de trabajo realmente tienen \u00e9xito en el mundo real; las cifras principales ocultan los resultados variables del uso de la IA en diferentes tareas; y no se tiene en cuenta el impacto en el empleo y la prestaci\u00f3n de servicios del sector p\u00fablico.<\/p>\n
\u00abLas estimaciones de productividad que dan forma a las principales decisiones gubernamentales sobre IA a veces se basan en supuestos no comprobados y en metodolog\u00edas cuyas limitaciones no siempre son apreciadas por quienes utilizan las cifras en la pr\u00e1ctica\u00bb, se\u00f1ala el informe del ALI.<\/p>\n
\u201cEl resultado es una brecha entre la confianza con la que se presentan las afirmaciones sobre productividad y la solidez de las pruebas que las respaldan\u201d.<\/p>\n
Las recomendaciones del informe incluyen: alentar a que los estudios futuros reflejen la incertidumbre sobre el impacto de la tecnolog\u00eda; garantizar que los departamentos gubernamentales midan el impacto de los programas de IA \u00abdesde el principio\u00bb; y apoyar estudios a largo plazo que midan las ganancias de productividad a lo largo de los a\u00f1os en lugar de las semanas.(The Guardian)<\/p>\n
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