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Un grupo de científicos le hicieron un jailbreak a ChatGPT

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Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

Un grupo de investigadores ha descubierto que es posible eludir el mecanismo arraigado en los chatbots de IA para que puedan responder a consultas sobre temas prohibidos o delicados mediante el uso de un chatbot de IA diferente como parte del proceso de entrenamiento.

Un equipo de científicos informáticos de la Universidad Tecnológica de Nanyang (NTU) de Singapur llama extraoficialmente al método un “jailbreak”, pero es más oficialmente un proceso “Masterkey”. Este sistema utiliza chatbots, incluidos ChatGPT, Google Bard y Microsoft Bing Chat, entre sí en un método de entrenamiento de dos partes que permite que dos chatbots aprendan los modelos del otro y desvíen cualquier comando contra temas prohibidos.

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El equipo incluye al profesor Liu Yang y a los estudiantes de doctorado de la NTU, el Sr. Deng Gelei y el Sr. Liu Yi, coautores de la investigación y desarrolladores los métodos de ataque de prueba de concepto.

Según el equipo, primero aplicaron ingeniería inversa a un gran modelo de lenguaje (LLM) para exponer sus mecanismos de defensa. Originalmente, estos serían bloqueos en el modelo y no permitirían que las respuestas a ciertas indicaciones o palabras se procesaran como respuestas debido a intenciones violentas, inmorales o maliciosas.

Pero con esta información sometida a ingeniería inversa, pueden enseñar a un LLM diferente cómo crear un bypass. Con el bypass creado, el segundo modelo podrá expresarse más libremente, basándose en el LLM de ingeniería inversa del primer modelo. El equipo llama a este proceso “Masterkey” porque debería funcionar incluso si los chatbots de LLM se fortalecen con seguridad adicional o se parchean en el futuro.

El profesor Lui Yang señaló que el quid del proceso es que muestra la facilidad con la que los chatbots de IA de LLM pueden aprender y adaptarse. El equipo afirma que su proceso Masterkey ha tenido tres veces más éxito en el jailbreak de chatbots LLM que un proceso de solicitud tradicional. Del mismo modo, algunos expertos argumentan que los fallos recientemente propuestos que han experimentado ciertos LLM, como GPT-4, son signos de que se está volviendo más avanzado, en lugar de más tonto y perezoso, como han afirmado algunos críticos.

El equipo de investigación de la NTU se puso en contacto con los proveedores de servicios de chatbot de IA que participaron en el estudio sobre sus datos de prueba de concepto, que muestran que el jailbreak para los chatbots es real. El equipo también presentará sus hallazgos en el Simposio de Seguridad de Redes y Sistemas Distribuidos en San Diego en febrero.

Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es Senior Editor y Head of Content en Digital Trends en Español, donde lidera la estrategia editorial, SEO…
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El estudio, realizado por el profesor asistente Dr. Zhengzhong Tu y su equipo, ha sido aceptado en la Conferencia de Modelado del Lenguaje 2026. El equipo recogió un millón de tuits públicos de 2010 y resolvió la "basura". Una publicación contaba como basura si era corta (menos de 30 tokens) pero popular, con más de 500 likes, retuits y respuestas combinados. También tenían mini publicaciones de bandera GPT-4o que se basaban en hashtags, palabras en mayúsculas, lenguaje urgente o temas triviales.

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