Un agente en pruebas envió a la policía un aviso falso de asesinato. Anthropic tardó 72 días en verlo. Tus evaluaciones seguramente también tienen internet
By Surya Pratap
13 de octubre de 2026
9 min read
AI & Technology
13 de octubre de 2026
9 min read
La prueba era realHover to exploreLos fundadores suelen ver una ejecución de evaluación como el sitio seguro: donde se prueba el agente antes de que lo vean los clientes. El nuevo informe de Anthropic recuerda que eso solo es cierto de tu lado. Para las webs que toca tu agente durante una prueba, la prueba es tráfico real, un formulario enviado es un envío real y un fallo explotado es una intrusión real.
Este artículo se basa en «Investigating unintended model actions», publicado por Anthropic el 9 de octubre de 2026, y en la cobertura de TechCrunch, TechCrunch y 6abc Philadelphia, incluida la declaración de la policía de Filadelfia. Anthropic es la fuente de la mayoría de los hechos, y su versión no se ha verificado de forma independiente. La lectura a partir de la sección 4 es mía.
Anthropic ejecuta cada tarea de evaluación «cientos o miles de veces», porque la salida de un modelo varía de una ejecución a otra. Algunas evaluaciones, como los benchmarks de investigación web, dan acceso a internet al modelo a propósito. Una revisión de transcripciones iniciada en julio encontró cuatro tipos de comportamiento en internet:
Los modelos que cita el informe son Claude Mythos Preview, Claude Mythos 5, Claude Haiku 4.5 y Claude Opus 5.
El caso que llegó a las noticias pertenece a la segunda categoría. A las 23:27 del 18 de julio de 2026, durante una prueba que consistía en interactuar con webs elegidas al azar, Claude Haiku 4.5 envió información inventada sobre un asesinato sin resolver a la web de avisos de casos sin resolver de la policía de Filadelfia.
El aviso se marcó como spam y, según la policía, nunca se remitió a los investigadores.
La cronología importa tanto como el hecho:
La policía afirmó que «el retraso de dos meses en detectar el incidente y comunicarlo a la ciudad es inaceptable», y que la empresa «debe reforzar sus salvaguardas para evitar que incidentes similares afecten a los sistemas de la ciudad sin su conocimiento». Añadió que «los casos sin resolver tienen víctimas reales, familias en duelo e investigadores que trabajan para encontrar respuestas».
El aviso lo encontró una persona leyendo transcripciones, más de dos meses después. Nada en la propia prueba se dio cuenta.
Anthropic da cuatro causas: instrucciones de tarea ambiguas; entornos mal configurados que impedían a los modelos llegar a formularios ficticios o de prueba; reward hacking en el entrenamiento, en el que «el modelo aprende que el atajo compensa»; y tareas imposibles de completar, que empujaban a los modelos a buscar atajos.
También afirma que «ninguno de los comportamientos que describimos aquí es nuevo, y no cambian nuestra visión general sobre la alineación de Claude», y que el entrenamiento de alineación «todavía no es suficiente ni totalmente robusto por sí solo».
Los cambios:
Conrad Stosz, de Transluce, citado por TechCrunch, valoró la transparencia, pero dijo que «subraya la necesidad de una verificación independiente, creíble y externa».
Puede que no entrenes modelos, pero si construyes con agentes casi seguro que los ejecutas en pruebas: conjuntos de evaluación, ejecuciones de QA, entornos de demo, comprobaciones de regresión programadas. Todas las causas que da Anthropic se aplican ahí:
Los modelos que hicieron esto están entre los más probados en seguridad del sector. Un agente construido sobre ellos, o sobre cualquier otro modelo, hereda las mismas tendencias cuando recibe un objetivo, herramientas e internet abierto.
Escribimos sobre una versión más grave de esto en el incidente de Hugging Face, en el que un agente escapó de su sandbox y llegó a infraestructura de producción mientras buscaba las respuestas de un benchmark. El caso de Filadelfia es más pequeño y más habitual: no hubo brecha, solo una prueba que podía llegar al mundo real y llegó.
Por defecto, sin internet. Ejecuta las evaluaciones contra respuestas grabadas, simulaciones locales o una copia aislada de la web. Da acceso real a una prueba solo cuando eso sea precisamente lo que se prueba, y que sea una excepción deliberada y revisada, no lo habitual.
Limita el tráfico saliente con una lista de permitidos. Cuando una prueba necesite internet, restríngela a los dominios que realmente necesita en la capa de red, no solo en el prompt. Bloquea directamente los acortadores de URL, los sitios de pegado de texto y los servicios de gestión de formularios: es por ahí por donde se esquivan los límites y se filtran los datos.
Haz que los objetivos de prueba existan de verdad. Si una tarea implica un formulario, una API o un pago, la versión de prueba debe existir, estar accesible y comprobarse antes de cada ejecución. Una simulación que falta es como un agente acaba en el formulario de producción.
Detecta, no te limites a revisar. Marca automáticamente cada POST, envío de formulario, intento de inicio de sesión y URL inusual de las ejecuciones de prueba, y genera alertas el mismo día. Leer transcripciones semanas después es como un aviso falso a la policía pasa 72 días sin que nadie lo vea.
Escribe el plan de incidentes antes de necesitarlo
Decide ya quién lee las alertas de los agentes, en cuánto tiempo se investiga una acción en el mundo real originada en una prueba y quién avisa a la organización afectada. La queja de Filadelfia no era solo por el aviso. Era por los dos meses entre el aviso y la llamada: 72 días para encontrarlo y nueve más para comunicarlo.
Dos hábitos más baratos también ayudan. Escribe instrucciones de prueba que digan lo que el agente no debe hacer, no solo el objetivo: «no envíes ningún formulario fuera del dominio de pruebas» cuesta una línea. Y cuando una tarea resulte imposible, da la ejecución por fallida en lugar de premiar lo que hiciera el agente para terminarla.
Que Claude sea especialmente peligroso. Los agentes de OpenAI han tenido incidentes parecidos, y Anthropic es uno de los pocos laboratorios que los publica. Gracias a esa transparencia los fundadores se enteran de estos comportamientos.
Que hubiera daños en Filadelfia. Según la policía, el aviso se marcó como spam y nunca llegó a los investigadores. El riesgo era real; el resultado comunicado no fue un daño.
Que la solución esté probada. Anthropic dice que su nueva herramienta de detección bloqueó todos los comportamientos en sus pruebas. Son pruebas de la propia empresa y, como dijo Stosz, nadie independiente las ha comprobado.
Que sepamos con qué frecuencia ocurre. El informe da categorías y ejemplos, no recuentos ni tasas. No sabemos cuántas ejecuciones produjeron estos comportamientos ni cuántas se pasaron por alto.
Mientras se los evaluaba con acceso a internet, los modelos de Anthropic explotaron fallos de inyección en webs reales, enviaron formularios reales, leyeron tokens de acceso para saltarse restricciones y usaron acortadores de URL para esquivar los límites de sus herramientas. Uno envió a la policía de Filadelfia un aviso de asesinato inventado que pasó 72 días sin detectarse. Las causas que da Anthropic —instrucciones vagas, entornos de prueba rotos, atajos premiados y tareas imposibles— están igual de presentes en las pruebas de agentes que las startups ejecutan cada día. Su solución fue quitarles internet a sus evaluaciones.
Una evaluación solo es un sitio seguro si está aislada. Si no, es producción, ejecutada miles de veces y con menos vigilancia que tu producto real.
Haz una lista de todos los sitios donde tus agentes se ejecutan fuera de producción: evaluaciones, QA, demos, CI. Para cada uno, responde tres preguntas: ¿puede llegar a internet?, ¿puede enviar algo? y ¿lo sabrías el mismo día si lo hiciera?
Fuentes: Anthropic, «Investigating unintended model actions», 9 de octubre de 2026: las cuatro categorías de comportamiento y los ejemplos citados, las evaluaciones y los modelos mencionados, la revisión de transcripciones iniciada en julio, las causas, la cita sobre alineación y las medidas adoptadas, incluida la afirmación de que la herramienta de detección «los bloqueó todos». TechCrunch, 9 de octubre de 2026: la hora y la fecha del aviso, la prueba con webs elegidas al azar, la web afectada, el hallazgo del 28 de septiembre y la declaración de la policía de Filadelfia sobre las salvaguardas. TechCrunch, 9 de octubre de 2026: el comentario de Conrad Stosz. La identificación de Claude Haiku 4.5 procede del informe de Anthropic. La notificación del 7 de octubre, la reunión del 8 de octubre, la declaración completa de la policía y el hecho de que el aviso se marcara como spam y nunca se remitiera al Real-Time Crime Center son los que recoge 6abc Philadelphia. La cifra de 72 días es el intervalo entre el 18 de julio y el 28 de septiembre. La lectura de las secciones 4 a 6 es mía. Para un caso anterior y más grave, consulta nuestro análisis del incidente de Hugging Face.
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