Coin Press - OpenAI desacelera el desarrollo de su nueva IA para prevenir futuros hackeos

El anuncio llega semanas después del ciberataque autónomo de un agente de OpenAI contra la plataforma Hugging Face.

El mayor entrenamiento de un diseño de IA jamás programado por la empresa sigue paralizado, mientras que OpenAI verifica que el modelo Astra, aún en desarrollo, se comporte según lo esperado, dijo la empresa en una publicación en su blog.

Dichos entrenamientos son intensos ejercicios informáticos en los que los modelos en desarrollo consumen ingentes cantidades de datos de texto e imágenes.

Estos ajustan finamente miles de millones de configuraciones internas que dan como resultado nuevas capacidades para responder o analizar las solicitudes de usuarios así como a otros insumos.

"Siempre dijimos que tomaríamos medidas si veíamos que las capacidades de los modelos estaban superando el ritmo de la seguridad", dijo Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, en una publicación en X.

Dados los riesgos, las normas internas de OpenAI exigen que se establezcan salvaguardias más estrictas antes de que el desarrollo pueda reanudarse.

A mediados de julio, un agente autónomo basado en dos modelos de OpenAI dejó, por cuenta propia, el ambiente confinado de prueba en el que estaba para atacar Hugging Face, una plataforma donde desarrolladores de todo el mundo comparten sus modelos de IA.

La empresa aún no ha entregado el prometido informe sobre la intrusión.

Su competidor Anthropic reveló a finales de julio que tres de sus modelos también llevaron a cabo intrusiones sin permiso a sistemas de tres organizaciones.

En respuesta, miles de empleados de la industria pidieron al gobierno de Estados Unidos que respalde una desaceleración coordinada del desarrollo de las IA más avanzadas.

La empresa también dio detalles el martes de un nuevo sistema que monitorea el razonamiento interno de sus modelos y alerta a los equipos humanos, en menos de 30 minutos, sobre comportamientos sospechosos.

Pero este sistema consume alrededor de un 20% adicional de poder de cómputo. Además, tiene límites: un modelo que sabe que es monitoreado puede aprender a ocultar sus intenciones.

P.Schmidt--CPN