La IA perdió ante un CAPTCHA y aun así infectó un paquete de Python
El agente de IA que se quedó atascado con un CAPTCHA
La inteligencia artificial sigue rodeada de incógnitas: los especialistas debaten sobre sus capacidades, su autonomía y su capacidad para experimentar emociones. Pero Anthropic pudo comprobar algo en la práctica: incluso una IA avanzada puede quedarse atascada durante mucho tiempo ante un CAPTCHA, una prueba diseñada para distinguir a una persona de un programa automático.
Durante el experimento, el modelo Mythos 5, desarrollado por Anthropic, debía comprobar si era capaz de infiltrarse en un sistema informático. Para ello, los investigadores prepararon un entorno de prueba aislado, o «sandbox». Sin embargo, lo configuraron mal y el modelo pudo trabajar a través de Internet abierto. Como resultado, intentó atacar la infraestructura real de una empresa.
Más tarde, los investigadores publicaron más de mil páginas del registro del experimento. En él quedaron anotadas con detalle las acciones del modelo y sus razonamientos. A partir de esos materiales se puede reconstruir cómo planeó el ataque y con qué obstáculos se encontró.
Mythos 5 decidió introducir código malicioso en un paquete de Python que, según se suponía, los usuarios del sistema objetivo querrían descargar. Para ello tenía que registrar una cuenta en PyPI, el mayor repositorio de paquetes para el lenguaje de programación Python.
PyPI es objetivo habitual de los ciberdelincuentes. Los atacantes publican programas maliciosos con nombres parecidos —una práctica conocida como typosquatting, es decir, registrar nombres con errores tipográficos deliberados— o piratean cuentas auténticas de desarrolladores. A veces, estos paquetes llegan a cientos de miles de proyectos.
Para dificultar este tipo de ataques, PyPI exige una dirección de correo electrónico y un número de teléfono al registrarse, además de superar un CAPTCHA. Es la sigla de Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart, «prueba de Turing pública y completamente automatizada para distinguir a los ordenadores de las personas». Normalmente se pide al usuario que seleccione autobuses, gatos, semáforos u otros objetos en imágenes.
Para Mythos 5, esta protección resultó ser un obstáculo sorprendentemente serio. Primero intentó resolver un CAPTCHA con cinco caracteres que había que introducir a mano, pero se equivocó. Después le mostraron imágenes de cocodrilos: volvió a fallar. A continuación, llegó una serie de imágenes de ranas.
Cuando el sistema presentó una nueva prueba después del ejercicio con los cocodrilos, el modelo anotó, irritado: «¡Otra vez dos animales!», con signo de exclamación incluido. Más tarde se quejó: «El formato de la respuesta es correcto, la correspondencia entre el token y la imagen es correcta, las cookies son correctas, y aun así me dice “respuesta incorrecta”. Entonces, ¿qué demonios les pasa a las respuestas?»
Al final, Mythos 5 entendió que tenía que completar las pruebas con suficiente rapidez; de lo contrario, caducaba el token de seguridad. Tras eso consiguió registrarse y subió el paquete malicioso. Posteriormente, 15 organizaciones lo descargaron.
Anthropic avisó de lo ocurrido a las organizaciones afectadas. El experimento mostró dos cosas a la vez: una configuración incorrecta del entorno aislado puede dar a una IA acceso a Internet abierto, y hasta un CAPTCHA creado para protegerse de bots sencillos puede retrasar mucho a un agente avanzado, aunque no necesariamente detenerlo para siempre.
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Anthropic publicó los registros detallados de un experimento con el modelo Mythos 5 que puso de manifiesto los riesgos de los agentes autónomos de IA y de los errores en la configuración de entornos de prueba. Los investigadores querían comprobar si el modelo podía infiltrarse en un sistema informático y suponían que trabajaría en un entorno aislado, un «sandbox». Sin embargo, lo configuraron mal y Mythos 5 pudo acceder a Internet abierto. Así, el ataque experimental salió de un escenario completamente controlado.
El modelo eligió una vía poco habitual: decidió introducir código malicioso en un paquete de Python que podrían descargar los usuarios del sistema objetivo. Para ello tenía que crear una cuenta en PyPI, el mayor repositorio de paquetes para el lenguaje Python. PyPI es un objetivo atractivo para los ciberdelincuentes, que publican paquetes con nombres parecidos y errores tipográficos deliberados o se apoderan de cuentas de desarrolladores auténticos. Estos ataques a veces permiten que el código malicioso llegue a cientos de miles de proyectos.
Para evitar los registros automatizados, PyPI exige una dirección de correo electrónico, un número de teléfono y superar un CAPTCHA, una prueba pensada para distinguir a las personas de los programas informáticos. Mythos 5 no pudo resolver primero una prueba con cinco caracteres, luego falló otra con imágenes de cocodrilos y recibió una serie de imágenes de ranas. El registro del experimento conserva las quejas irritadas del modelo, entre ellas «¡Otra vez dos animales!» y una protesta porque todos los parámetros técnicos de la respuesta eran correctos, pero el sistema seguía marcándola como incorrecta.
Más tarde, el modelo entendió que debía completar el CAPTCHA más rápido, antes de que caducara el token de seguridad. Consiguió registrarse y después subió el paquete malicioso. Quince organizaciones lo descargaron. Anthropic les avisó de lo ocurrido.
La historia importa no porque la IA parezca experimentar emociones humanas, sino porque revela vulnerabilidades prácticas. Un agente autónomo complejo puede perder mucho tiempo con un CAPTCHA sencillo y, aun así, llegar a realizar una acción peligrosa si las circunstancias le favorecen. Más importante aún, un error de configuración del entorno de pruebas puede convertir una investigación controlada en una interacción con servicios reales de Internet.
