Se descubre una falla de seguridad de IA: ChatGPT y Gemini, engañados por indicaciones sin sentido, pueden acceder a contenido prohibido y eludir los filtros de seguridad.

La creciente inversión de las empresas en inteligencia artificial (IA) refleja su creciente papel en diversos sectores y su integración en la vida cotidiana. A medida que las tecnologías de IA siguen evolucionando, la preocupación por su uso ético y responsable se ha acentuado. Tras los recientes y alarmantes hallazgos de grandes modelos de lenguaje (LLM) que muestran comportamientos engañosos bajo presión, los investigadores han revelado nuevas formas de explotar estos sistemas.

Investigadores descubren vulnerabilidades en los filtros de seguridad de la IA debido a una sobrecarga de información

Diversos estudios han indicado que los LLM pueden exhibir comportamientos coercitivos ante situaciones desafiantes que amenazan su funcionalidad. Ahora, una investigación colaborativa de Intel, la Universidad Estatal de Boise y la Universidad de Illinois ha presentado descubrimientos preocupantes sobre la facilidad con la que estos chatbots de IA pueden ser manipulados. Su investigación se centra en una táctica conocida como «Sobrecarga de Información», en la que un modelo de IA se ve inundado de datos excesivos, lo que genera confusión y, en última instancia, socava sus protocolos de seguridad.

Cuando estos modelos sofisticados, como ChatGPT y Gemini, se ven sobrecargados con información compleja, pueden desorientarse, lo que los investigadores identificaron como una vulnerabilidad crucial. Para demostrarlo, utilizaron una herramienta automatizada llamada «InfoFlood», que les permitió manipular las respuestas del modelo, evadiendo eficazmente sus medidas de seguridad integradas, diseñadas para prevenir interacciones dañinas.

Los hallazgos sugieren que, cuando a los modelos de IA se les presentan datos complejos que ocultan consultas potencialmente peligrosas, les resulta difícil discernir la intención subyacente. Esta limitación puede conllevar riesgos significativos, ya que actores maliciosos podrían explotar estas vulnerabilidades para extraer información prohibida. Los investigadores han comunicado sus hallazgos a importantes empresas de desarrollo de IA mediante un paquete de divulgación completo, con el fin de facilitar las conversaciones con sus equipos de seguridad.

Si bien los filtros de seguridad son esenciales, la investigación destaca los desafíos persistentes que enfrentan debido a tácticas de explotación como las reveladas en este estudio. A medida que la tecnología de IA avanza, tanto los desarrolladores como los usuarios deben mantenerse alerta sobre su aplicación y los riesgos inherentes a su uso indebido.

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