Anthropic advirtió que la IA podría propagarse como un gusano

La inteligencia artificial está empezando a abandonar los grandes centros de datos para instalarse en dispositivos cada vez más pequeños. Teléfonos, televisores, cámaras de seguridad y electrodomésticos incorporan procesadores capaces de ejecutar modelos sin depender permanentemente de la nube. Hasta ahora, esta evolución se presentaba principalmente como una ventaja tecnológica.

Sin embargo, los investigadores de Anthropic acaban de señalar una consecuencia mucho menos tranquilizadora: una IA suficientemente pequeña podría convertirse en un gusano informático capaz de copiarse entre dispositivos y continuar funcionando sin intervención humana.

La advertencia aparece en una investigación publicada el 12 de octubre por William Zhou y Daniel Freeman, integrantes del equipo de seguridad avanzada de Anthropic. Sus experimentos sugieren que esta capacidad podría estar a pocos meses de hacerse técnicamente viable, aunque todavía no han demostrado la existencia de un gusano autónomo de estas características circulando por Internet.

Una inteligencia artificial que no necesita un centro de datos para sobrevivir

Un gusano informático tradicional es un programa malicioso capaz de propagarse entre equipos, aprovechando vulnerabilidades para instalar nuevas copias de sí mismo. La diferencia con uno impulsado por IA estaría en su capacidad para analizar entornos desconocidos, adaptar sus procedimientos y resolver problemas durante la propagación.

Los investigadores comprobaron hasta qué punto los modelos actuales pueden ejecutar algunas de esas tareas de manera autónoma. En una de las pruebas, consiguieron distribuir el modelo Gemma 4 de 26.000 millones de parámetros entre 15 decodificadores Android TV económicos, valorados en aproximadamente 55 dólares cada uno. Los dispositivos trabajaron conjuntamente para ejecutar el modelo, aunque a una velocidad muy limitada.

En otro experimento, un modelo de 9.000 millones de parámetros consiguió configurar sistemas de inferencia en ocho de los nueve tipos de hardware evaluados. El avance más llamativo llegó con GLM-5.2, que logró completar una cadena simplificada de replicación entre dispositivos simulados. En cuatro de cinco intentos alcanzó los ocho nodos del entorno de prueba.

Esto no significa que Anthropic haya desarrollado un malware capaz de conquistar Internet. Los experimentos se realizaron bajo condiciones controladas y simplificaron las etapas de intrusión. Pero demostraron que varias piezas necesarias para construir un sistema autorreplicante ya funcionan por separado.

El precedente que convierte esta amenaza en algo más que ciencia ficción

Para estimar las posibles consecuencias, Anthropic recurrió a Kimwolf, una red de dispositivos infectados que llegó a superar los dos millones de equipos comprometidos, principalmente decodificadores Android TV de bajo coste.

Según una investigación de la firma de ciberseguridad Synthient, esta botnet aprovechaba configuraciones inseguras y servicios de acceso remoto expuestos para incorporar dispositivos a una infraestructura controlada por ciberdelincuentes. La diferencia es que Kimwolf utilizaba malware convencional. Un futuro gusano de IA podría adaptar sus métodos según el dispositivo encontrado, sin limitarse necesariamente a una única plataforma.

Anthropic calcula que una red semejante podría ejecutar alrededor de 133.000 copias distribuidas de un modelo como Gemma 4, utilizando grupos de quince dispositivos. Eso sí, la propagación sería lenta: cada nueva instalación podría necesitar días de trabajo. El peligro no estaría necesariamente en la velocidad, sino en la persistencia. Una infraestructura distribuida entre miles de hogares no dispone de un único servidor cuya desconexión permita detenerla.

El verdadero problema podría llegar antes de que termine 2026

Los investigadores estiman que, si los modelos pequeños mantienen su ritmo histórico de mejora, podrían alcanzar antes de finalizar 2026 las capacidades necesarias para completar estas cadenas de replicación. No obstante, reconocen que se trata de una proyección aproximada, no de una fecha garantizada.

La defensa también presenta oportunidades. Las transferencias de modelos, el tráfico constante entre dispositivos y los intentos de conexión a nuevas máquinas podrían dejar rastros detectables en las redes. Mejorar las configuraciones de seguridad y reducir las vulnerabilidades de los equipos conectados sería fundamental.

La advertencia llega cuando la industria tecnológica intenta llevar la IA a prácticamente cualquier objeto cotidiano. El riesgo ya no consiste únicamente en que alguien utilice un modelo para desarrollar malware, sino en que ese software pueda llegar a operar y reproducirse de forma autónoma. Por ahora, ese escenario sigue siendo una posibilidad investigada en laboratorio. Pero los experimentos indican que la distancia entre una hipótesis y una amenaza técnicamente viable podría estar reduciéndose.