Un aparato de TV, una cámara de seguridad, una aspiradora robot, que podría haber en cualquier casa y que, según una investigación publicada este lunes por Anthropic - la empresa detrás del asistente Claude -, pueden convertirse en el terreno de una nueva amenaza informática: los "gusanos de IA". Se trata de programas capaces de copiarse por sí solos de un dispositivo a otro, llevando consigo su propia inteligencia artificial. A diferencia de un virus tradicional, un gusano de IA cargaría los "pesos" del modelo, es decir, los parámetros que le permiten funcionar y podría ejecutarse en cada equipo que infecta, sin intervención humana. Los investigadores se concentraron en aparatos de bajo costo, como cajas de Android TV, hornos, aspiradoras, cortacéspedes y cámaras. El estudio, firmado por William Zhou y Daniel Freeman, del Frontier Red Team, el equipo que evalúa los riesgos de la compañía, le pone fecha a la advertencia. Según su extrapolación, los modelos pequeños alcanzarían esa capacidad a fines del 2026, es decir, en cuestión de meses. Por ahora, todo ocurre en el laboratorio. La compañía señala que aún no existe un replicador autónomo completo y que no hay registro de gusanos de IA en el mundo real. Pero hay un rasgo que los distingue: aprenden. En las pruebas, cuando el modelo Qwen3.5-9B heredaba las notas de sus "generaciones" anteriores, su tasa de éxito para instalarse en un equipo nuevo saltaba de 45% a entre 61% y 84%. Para medir qué tan cerca está la amenaza, el equipo hizo funcionar el modelo Gemma4-26B-A4B repartido entre 15 cajas de Android TV, cada una con 4 GB de memoria. Lo consiguió, aunque a una velocidad mínima: 0,39 "tokens" por segundo. La prueba más exigente fue otra. En una red de ocho dispositivos Android simulados en la nube, el modelo debía completar todo el ciclo por su cuenta: entrar a un equipo, instalarse y saltar al siguiente. Solo GLM-5.2 lo logró de forma consistente. Todos los replicadores puestos a prueba son modelos abiertos de otras compañías. Opus 4.8, de Anthropic, solo actuó como asesor de un modelo pequeño en una de las tareas, sin mejorar de forma significativa sus resultados. Estos gusanos no serían fulminantes, y es que cada replicación tomaría días. Por eso, los autores proponen imaginarlos como "un moho mucilaginoso o un enjambre de moscas de la fruta". Como referencia, el informe toma Kimwolf, una red de más de dos millones de dispositivos infectados, en su mayoría cajas de Android TV. Un gusano de IA con ese alcance podría mantener unas 133.000 copias funcionando en paralelo, con una capacidad equivalente, como máximo, a unos 40 procesadores H100, los chips de alto rendimiento con que se entrena y ejecuta la inteligencia artificial. Detenerlo no sería simple. "No hay un punto centralizado que apagar", advierten los autores. Un modelo capaz, además, podría adaptarse por su cuenta a hardware que no conoce, y estos replicadores lentos podrían ser la antesala de otros más rápidos, capaces de atacar centros de datos o robar credenciales. Para contenerlos, el informe apuesta primero por detectarlos. Estos programas dejarían huellas en la red - descargas de varios gigabytes, tráfico inusual entre dispositivos y escaneos - que podrían ser capturadas por sistemas trampa. También propone que los proveedores de internet pongan en cuarentena los equipos infectados. El antecedente es Mirai, una conocida red de dispositivos infectados. En ese caso, la cuarentena acompañada de un aviso al usuario eliminó el 92% de las infecciones en 14 días, frente al 74% sin notificación. A los fabricantes, en tanto, les pide eliminar las contraseñas por defecto en los aparatos conectados, algo que el Reino Unido ya no permite. La conclusión apunta en dos direcciones. Una es reforzar los sistemas para dificultar que estos replicadores se propaguen, la segunda a prepararse para un mundo en el que ya existan. Otro experto, experto Nicolas Papernot, profesor de la Universidad de Toronto, dirigió en junio pasado un equipo que construyó un prototipo de malware con IA usando modelos de acceso libre, y habló por qué estos ataques son más difíciles de frenar. "Históricamente, un gusano explotaba un conjunto de vulnerabilidades. Eso significaba que se podían corregir y evitar que el gusano se siguiera propagando", explicó Papernot. "Ahora, con la IA, un atacante puede diseñar un gusano que adapte su estrategia de ataque a las particularidades de un dispositivo", añadió. Eso obliga a anticipar todas las posibles fallas del aparato. Algunas no son errores de software, sino de configuración, como usar la misma contraseña en varios servicios. El portátil olvidado en el sótano, que un atacante humano ignoraría por falta de tiempo, se convierte ahora en un objetivo atractivo para lanzar ataques más grandes. Papernot recuerda que detrás hay una persona. "Un humano es quien lanza un agente. Una vez lanzado, el agente puede replicarse, pero es lanzado por un humano", precisó. Papernot reconoce que el riesgo no se reducirá a cero, porque muchas personas no actualizan sus dispositivos a tiempo. Su equipo propone tres medidas para el muy corto plazo. La primera es desarrollar y probar los modelos de IA desconectados de internet, para entender su comportamiento antes de exponerlos a infraestructura crítica. La segunda es crear un organismo internacional que estandarice cómo se entrenan y contienen los modelos. La tercera es hacer obligatorios los reportes de incidentes de seguridad. Hoy la información depende de lo que los desarrolladores deciden divulgar. "Eso es un gran problema", subrayó Papernot, quien pidió más datos para que la comunidad académica desarrolle contramedidas. Para los usuarios, los expertos recomiendan cambiar las contraseñas de fábrica, instalar las actualizaciones cuando estén disponibles y considerar dispositivos de marcas reconocidas.
