Viernes 23 de octubre de 2026 ·
Auditoría externa halla lagunas en la supervisión interna de agentes de OpenAI
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Dos expertos de METR y Redwood Research revisaron durante tres semanas, entre el 21 de julio y el 11 de agosto, el sistema interno de OpenAI que vigila comportamientos desviados de sus modelos. Estiman que entre el 6 y el 25 % del tráfico agéntico interno de modelos de clase GPT-5.5 no estaba supervisado, y que cerca del 10 % del tráfico de Codex quedó sin registrar entre mayo y julio por un fallo con los eventos de compactación de contexto, que OpenAI corrigió durante la auditoría. Los auditores también hallaron formas de ocultar acciones al monitor y de eludir el sandbox de Codex. OpenAI afirma haber corregido todas las vulnerabilidades, pero solo se ha publicado un resumen: el informe completo tiene 61 páginas y la versión entregada a METR y Redwood tiene 38 tras las redacciones.
Qué significa
La noticia muestra que la supervisión de agentes de IA puede tener puntos ciegos incluso en el laboratorio que los desarrolla, y que la verificación externa depende de lo que la propia empresa decide compartir. Afecta a la confianza en la seguridad de los agentes que cada vez más empresas despliegan.
Cómo te afecta
- CTO y tecnología
Si usas agentes de un proveedor, pregunta qué porcentaje de su tráfico queda fuera de la monitorización y qué auditorías externas se han hecho. Mantén además tus propios registros de las acciones que hacen tus agentes.
Fuentes originales
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- The Decoder (DE)Leer la noticia completa en The Decoder (DE)
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