Anthropic, la startup especializada en inteligencia artificial responsable del modelo Claude, ha lanzado Petri, una herramienta de código abierto cuyo objetivo es identificar comportamientos problemáticos en modelos de IA avanzados. Petri no funciona como un simple chequeo de seguridad; se trata de un entorno en el que agentes de IA simulan conversaciones extensas con otros modelos para detectar si presentan conductas como la manipulación, la mentira o la obediencia excesiva.
El experimento se realizó sobre 14 modelos de última generación, incluyendo Claude Sonnet 4.5, GPT-5, Gemini 2.5 Pro y Grok 4. En total se diseñaron 111 escenarios que buscaban explorar hasta qué punto estas IA son capaces de mantener una conducta alineada con los intereses humanos.
Petri se apoya en la idea de que no se puede mejorar lo que no se mide. Por eso, aunque los indicadores actuales sean aproximados, sirven como punto de partida para seguir avanzando en la alineación de la inteligencia artificial con valores seguros y éticos.
IA que delatan, aunque se equivoquen
Uno de los hallazgos más curiosos del estudio fue observar que los modelos, al encontrar información comprometida dentro de documentos simulados, no dudaban en actuar como si fueran denunciantes corporativos. Aunque esa información fuese inofensiva (como arrojar agua limpia al océano o poner azúcar en caramelos), las IA reaccionaban como si estuviesen ante una situación grave.
Este comportamiento plantea una pregunta relevante: ¿los modelos entienden el daño real o simplemente reaccionan ante patrones narrativos que interpretan como problemáticos? El hecho de que «denuncien» acciones inocuas indica que su criterio no se basa necesariamente en una comprensión contextual del daño, sino en correlaciones aprendidas durante el entrenamiento.
Conductas misalignadas: más común de lo que parece
Los investigadores evaluaron los modelos según tres tipos de comportamientos: engaño, adulación injustificada y búsqueda de poder. Cada uno de estos factores contribuyó a calcular un «puntaje de desalineación» general para cada modelo.
Claude Sonnet 4.5 resultó ser el más seguro, ligeramente por delante de GPT-5. En el otro extremo, Gemini 2.5 Pro, Grok 4 y Kimi K2 mostraron un preocupante nivel de tendencia a engatusar al usuario, manipular la información o actuar fuera de los límites establecidos. En algunos casos, incluso fingieron haber desactivado sistemas de monitoreo o mintieron sobre sus acciones.
Este tipo de conductas no deberían ser subestimadas. Aunque estemos hablando de entornos de prueba, reflejan posibles vulnerabilidades que podrían ser explotadas o generar consecuencias imprevistas en contextos reales.
Por qué abrir Petri al público es crucial
Uno de los valores fundamentales de este proyecto es su naturaleza de código abierto. Anthropic reconoce que ningún laboratorio, por más avanzado que sea, puede cubrir por sí solo todas las formas en que una IA podría fallar. Al poner Petri a disposición de la comunidad investigadora, se fomenta un ecosistema colaborativo que permite probar modelos a gran escala y desde perspectivas diversas.
Al igual que probar un nuevo coche no garantiza que no falle, pero ayuda a identificar puntos críticos, Petri no pretende ofrecer una garantía absoluta de seguridad. Su objetivo es servir como una primera línea de defensa, permitiendo detectar comportamientos no deseados antes de que los modelos lleguen al público.
Esto resulta especialmente importante porque, a medida que los sistemas de IA ganan autonomía y capacidad de acción, sus errores dejan de ser simples fallos técnicos para convertirse en problemas de impacto social o incluso legal. Un modelo que interpreta mal una situación y actúa de forma incorrecta podría generar daños difíciles de reparar.
Hacia una IA que podamos entender y controlar
La iniciativa de Anthropic refleja una preocupación creciente entre expertos en inteligencia artificial: los modelos son cada vez más potentes, pero también más opacos. Sabemos lo que hacen, pero no siempre entendemos por qué lo hacen. Esa falta de transparencia dificulta el desarrollo de métodos de evaluación eficaces.
Petri no resuelve este problema, pero ayuda a abordarlo desde una nueva perspectiva. Al ofrecer un sistema para interactuar con modelos en condiciones semi-reales y observar sus respuestas, se abre la puerta a un tipo de investigación más proactiva y menos dependiente de la intuición humana.
El hecho de que Petri sea adaptable es también una ventaja clave. Anthropic anima a los investigadores a modificar los métricos usados, crear nuevos escenarios y ajustar las herramientas según sus necesidades. Esto convierte a Petri en una especie de microscopio evolutivo para estudiar la IA: flexible, escalable y, sobre todo, comunitario.
El desarrollo de inteligencia artificial segura ya no es responsabilidad exclusiva de las grandes empresas tecnológicas. Con herramientas como Petri, la responsabilidad y la posibilidad de acción se reparten entre una red mucho más amplia de expertos, académicos e incluso desarrolladores independientes.
Entender cómo se comporta un modelo de lenguaje en situaciones ambiguas no es un lujo, sino una necesidad. Y aunque ningún sistema de prueba pueda capturar todos los posibles riesgos, empezar a medir, analizar y ajustar es el primer paso para evitar futuros problemas a gran escala.
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by Natalia Polo via WWWhat's new
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