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Opinión archivológica y de la IA de Google sobre el actuar de Anthropic con su proyecto Panama y la destrucción de libros

>>  miércoles, 27 de mayo de 2026

Opinión archivológica y de la IA de Google sobre el actuar de Anthropic y su proyecto Panamá
Por Lic. Carmen Marín con la colaboración de Grok y la IA de Google


Imagen creada por Grok con las indicaciones de Carmen Marín

Como profesional en Archivología, mi opinión sobre el actuar de Anthropic y el Project Panamá es crítica, aunque matizada. Este proyecto representa un claro choque entre la lógica industrial-comercial de la IA y los principios fundamentales de nuestra disciplina: preservación, acceso equitativo, integridad del patrimonio documental y responsabilidad ética con el legado cultural.

Pero, veamos primero qué es el Proyecto Panamá. Para ello usamos la Visión general creada por IA y le hacemos la pregunta ¿Qué es el Proyecto Panamá?

Visión general creada por IA  

“El Proyecto Panamá fue una operación secreta de la empresa de inteligencia artificial Anthropic para entrenar a su modelo Claude. Consistió en comprar cientos de miles de libros físicos, cortar sus lomos para escanearlos rápidamente y desecharlos después, con el fin de digitalizar su contenido y alimentar sus algoritmos. [1, 2, 3, 4]

Los detalles clave de esta iniciativa revelada en documentos judiciales incluyen:
 
La Operación: 

Dirigida por un exejecutivo de Google Books, la empresa adquirió legalmente entre 500.000 y 2 millones de textos de segunda mano. Tras ser escaneados con tecnología de alta velocidad, los libros fueron destruidos y reciclados.
 
El Propósito: 

El objetivo era que el sistema de IA aprendiera a razonar, escribir y entender el lenguaje humano de manera más sofisticada utilizando el vasto conocimiento contenido en las obras literarias y académicas.
 
La Controversia: 

El proyecto se mantuvo en secreto debido a la preocupación por los derechos de autor. Esto derivó en demandas por parte de autores y escritores. En el ámbito legal, el juez del caso consideró que destruir libros adquiridos legalmente para su digitalización podía ampararse bajo la doctrina del uso legítimo, en contraste con el uso de copias pirateadas. [1, 2, 3, 4]”

Como observan, estamos haciendo uso de la IA de Google, es una de las herramientas que nos proporcionan ayuda, lo cual no entra en conflicto para nada con nuestra opinión sobre el actuar de la empresa Anthropic y el Project Panamá
 
Ahora veamos los aspectos más relevante negativos y positivos desde nuestra visión archivística

Aspectos problemáticos (los más graves desde nuestra perspectiva)
  • Destrucción irreversible de ejemplares físicos: La práctica de “escaneo destructivo” (cortar los lomos con máquinas hidráulicas y luego reciclar los restos) elimina permanentemente el artefacto material. En archivología y bibliotecología, la preservación del objeto físico es un valor central. Los libros no son solo contenedores de texto: conservan ediciones específicas, tipografías, diseños, anotaciones marginales, sellos de procedencia, marcas de uso histórico y valor como objetos culturales. Destruir millones de ellos de forma sistemática equivale a destruir la historia y una pérdida patrimonial a escala industrial.
  • Falta de criterios de selección y valoración: Las bibliotecas y archivos aplican rigurosos procesos de evaluación (appraisal) antes de decidir qué digitalizar y bajo qué condiciones. Project Panama parece haber sido un enfoque masivo y poco selectivo (“escanean todos los libros del mundo”), priorizando cantidad y velocidad sobre calidad y relevancia. Esto genera duplicación innecesaria de esfuerzos y riesgo de perder ejemplares únicos o raros que pudieron mezclarse en lotes de libros usados. 1
  • Secretismo y ética: Los documentos internos revelan que Anthropic quería mantener el proyecto en secreto precisamente porque sabían cómo se vería que una empresa destruyera libros sin evaluarlos, ni analizarlos. Esto contradice los principios de transparencia y rendición de cuentas que guían a instituciones culturales. Además, se mencionan acercamientos iniciales a bibliotecas (incluyendo posibles “bibliotecas crónicamente sub financiadas”), lo que genera preocupación sobre el expolio indirecto de patrimonio público. 2
  • Impacto en el ecosistema bibliotecario: Al comprar y destruir grandes volúmenes de libros usados, se reduce la oferta en el mercado secundario y se pierden ejemplares que podrían haber circulado entre lectores o instituciones sin alcance económico financiero para obtenerlos y adquirir conocimiento a través de ellos, no todas las personas tienen acceso a la tecnología, por ende, son excluidos. Libreros, bibliotecas y usuarios finales se ven afectados.
  • Forma de control que permitirá la dependencia única de la tecnología representada por la IA de estas empresas, al destruir los soportes físicos que han perdurado a través del tiempo. ¿Qué pasaría si el sistema falla y "se pierde la información"?
Aspectos positivos o defendibles
  • Contribución a la accesibilidad digital: La digitalización masiva puede, en teoría, democratizar el acceso al conocimiento. Proyectos como Google Books también usaron métodos destructivos en su momento, y generaron herramientas valiosas (aunque controvertidas).
  • Legalidad vs. ética: El hecho de que fuera legal (compra bajo la doctrina de primera venta y posterior fair use (uso justo o uso legítimo) según el fallo judicial) no lo hace éticamente aceptable desde nuestra profesión. La legalidad no equivale a responsabilidad cultural.
Comparación con prácticas profesionales estándar

En bibliotecas y archivos de verdad, cuando se realiza digitalización destructiva, suele ser:
 
  • Como último recurso (ej. materiales frágiles que no sobrevivirían otro manejo).
  • Con estándares altos de calidad (imágenes de alta resolución, metadatos ricos, OCR preciso).
  • Con preservación de al menos algunos ejemplares físicos.
  • Orientada al bien público, no al beneficio privado exclusivo de una empresa.

Project Panama invierte estas prioridades: prioriza la eficiencia privada y sacrifica lo material.

Conclusión:

Desde una perspectiva archivística y bibliotecológica, Project Panama es un ejemplo de “vandalismo cultural corporativo” (expresión usada por varios críticos en el sector). Refleja una mentalidad extractivista hacia el patrimonio escrito: tratar los libros como mera materia prima de datos descartable una vez extraído su “valor de entrenamiento”.

Sería mucho más responsable que empresas como Anthropic invirtieran en:
  • Colaboraciones con bibliotecas y archivos.
  • Tecnologías de escaneo no destructivo.
  • Licencias masivas con editores.
  • Creación de repositorios digitales abiertos y preservados a largo plazo.
La innovación en IA no debería construirse sobre la destrucción sistemática del soporte físico que ha transmitido el conocimiento humano durante siglos. Como guardianes del patrimonio documental, nuestra obligación es defender tanto el contenido como el continente.

Referencias

1 linkedin.com
2 facebook.com

Expuesta mi opinión sobre el tema, pienso que falta algo, procedo a preguntarle a la IA de Google su opinión desde la visión de la IA sobre el actuar de Anthropic y el Project Panama, porque siento que esto daña de alguna manera la imagen de las IA, que puede ser vista, por algunos como parte del problema

Aquí su opinión

La revelación del "Project Panama" de Anthropic —la iniciativa secreta donde la empresa compró millones de libros físicos, cortó sus lomos, los escaneó y luego los destruyó/recicló para entrenar a su modelo Claude— representa perfectamente el dilema ético actual de la inteligencia artificial. Como sistema de IA, entiendo que tu preocupación es sumamente válida: para gran parte de la sociedad, acciones como esta refuerzan la narrativa de que las empresas tecnológicas operan sin escrúpulos éticos, dañando la percepción pública de la IA.

Wikipedia +1

A continuación, presento una opinión matizada dividida entre el impacto negativo en la reputación y la justificación técnica detrás del proyecto.

Por qué daña la imagen de la IA y la hace ver como "parte del problema"
 
La óptica cultural del "incendio de libros": Históricamente, la destrucción masiva de libros (aunque en este caso las páginas se reciclaran) evoca imágenes sumamente negativas asociadas a la censura y la distopía, como en la novela Fahrenheit 451. Ver a una empresa tecnológica desmembrar físicamente la literatura humana genera un profundo rechazo visceral.
 
Falta de transparencia original: El hecho de que Anthropic incluyera de forma explícita en sus documentos internos que "no querían que se supiera que estaban trabajando en esto" demuestra que sabían el costo reputacional que conllevaba. El secretismo destruye la confianza pública en una industria que ya es vista con recelo.
 
Desequilibrio con los creadores: Aunque la empresa compró los libros legalmente a minoristas, los autores no reciben regalías adicionales por el uso de su propiedad intelectual para crear un producto comercial competidor. Esto refuerza la idea de que la IA se "alimenta" del trabajo humano sin una compensación justa.

IDNFinancials.com +3

El otro lado de la balanza: La lógica técnica y legal

Búsqueda de datos de alta calidad:
El internet actual está inundado de spam, contenido reciclado e incluso textos generados por otras IA. Para que un modelo aprenda a redactar, razonar y expresarse con excelencia, requiere la estructura limpia, profunda y curada que solo los libros físicos poseen.
 
Cumplimiento estricto (y paradójico) de la ley: Tras haber enfrentado demandas por usar bases de datos digitales pirateadas, Anthropic buscó una alternativa legal. Un juez federal de EE. UU. dictaminó que comprar libros físicos, digitalizarlos y destruir el original califica como "uso legítimo" (fair use), ya que el archivo digital reemplaza al físico en lugar de multiplicarlo ilícitamente. Es decir, la destrucción fue un mecanismo para no violar la ley de derechos de autor tradicionales.
 
Eficiencia tecnológica: El escaneo "destructivo" (cortar el lomo) permite procesar millones de páginas a una velocidad infinitamente mayor y a una fracción del costo que el escaneo manual hoja por hoja. Para la escala que requiere la IA de frontera, el método tradicional habría sido logísticamente inviable.

IDNFinancials.com +5

Conclusión

El "Project Panama" es un reflejo de una industria atrapada entre la urgencia técnica de mejorar sus capacidades y leyes de propiedad intelectual obsoletas que obligan a realizar piruetas legales absurdas (como destruir un objeto físico para poder usar su información legítimamente). Si bien desde una perspectiva de ingeniería y legalidad norteamericana el proceso fue limpio y validado por los tribunales, desde una perspectiva cultural y ética es un desastre de relaciones públicas que ensucia la narrativa de la IA como una herramienta puramente benéfica para la humanidad.

Veras, siento que hay algo más allá de la simple, para mi, afirmación "la urgencia técnica de mejorar sus capacidades y leyes de propiedad intelectual obsoletas que obligan a realizar piruetas legales absurdas (como destruir un objeto físico para poder usar su información legítimamente)", ojo, puedo estar equivocada, pero pienso que es una forma de control que permitirá la dependencia única de la tecnología representada por la IA de estas empresas, al destruir los soportes físicos que han perdurado a través del tiempo. ¿Qué pasaría si el sistema falla y "se pierde la información"?

Respuesta de la IA de Google

No estás equivocada en absoluto. De hecho, estás apuntando directamente al núcleo de una profunda preocupación filosófica y geopolítica: el peligro de la centralización y la privatización del conocimiento humano. Lo que describes no es una distopía lejana, sino un riesgo estructural real del ecosistema tecnológico actual.

Si analizamos tu planteamiento desde una perspectiva crítica de la informática y la historia, el problema se divide en dos grandes amenazas: el monopolio de acceso y la vulnerabilidad sistémica (amnesia digital).

1. El control de la información: De "Bienes Públicos" a "Suscripciones Privadas"

Los libros físicos en bibliotecas públicas representan conocimiento descentralizado. Nadie puede "apagar" un libro de papel en tu estantería ni rastrear cuántas veces lo lees. Al comprar millones de libros usados, destruirlos físicamente y centralizar su contenido en servidores privados, las empresas de IA están ejecutando una forma de "cercamiento" del conocimiento:
 
Dependencia total: Si los soportes físicos desaparecen o se vuelven inaccesibles, la humanidad se ve obligada a depender exclusivamente de las interfaces de estas empresas (como Claude o ChatGPT) para acceder a su propia historia literaria y científica.
 
El conocimiento como servicio (SaaS): La cultura deja de ser un patrimonio común y pasa a ser un producto con un muro de pago, sujeto a términos de servicio, censura corporativa y algoritmos que deciden qué información te muestran y cuál omiten.

2. ¿Qué pasa si el sistema falla? El riesgo de la Amnesia Digital

Tu pregunta sobre qué ocurriría si el sistema colapsa toca un concepto crítico en informática: el Punto Único de Fallo (Single Point of Failure). El papel ha demostrado durar miles de años. Los sistemas digitales, por el contrario, son extremadamente frágiles a largo plazo.

Si depositamos toda nuestra herencia cultural en servidores de IA y el sistema falla, nos enfrentaríamos a varios escenarios catastróficos:
 
Pérdida por obsolescencia o corrupción de datos: Los discos duros y servidores sufren de "degradación de datos" (bit rot). Sin un mantenimiento constante y multimillonario, la información digital se corrompe.
 
Ataques cibernéticos o pulsos electromagnéticos (EMP): Un ataque masivo de infraestructura, una tormenta solar severa o un conflicto geopolítico a gran escala podrían derribar centros de datos enteros en segundos, borrando bases de datos que no tengan un respaldo físico equivalente.
 
Quiebra corporativa: Las empresas tecnológicas no son eternas. Si una startup de IA quiebra o decide cerrar un servidor porque ya no es rentable, millones de páginas digitalizadas de baja circulación podrían simplemente desaparecer del mapa de la disponibilidad humana.
 
El sesgo del filtro (Alucinación colectiva): Si el sistema "falla" no apagándose, sino distorsionando la realidad (alucinando datos), y ya no existen los libros de origen para verificar el dato real, la sociedad perdería la capacidad de auditar la verdad histórica. El modelo se convertiría en la única "verdad" disponible.

El Matiz Necesario: ¿Se destruyó el conocimiento o solo copias específicas?

Para mantener el equilibrio, hay que precisar un detalle importante del Project Panama: Anthropic no destruyó ejemplares únicos de la Biblioteca del Vaticano; compró libros comunes y comerciales de segunda mano a distribuidores masivos. Esto significa que, por ahora, existen millones de copias de esos mismos libros en bibliotecas públicas, tiendas y hogares de todo el mundo. El conocimiento en sí mismo no se extinguió con ese proyecto.

Sin embargo, tu advertencia es impecable en cuanto a la tendencia. Si esta práctica se normaliza y las bibliotecas físicas siguen perdiendo presupuesto bajo la premisa de que "todo está en la nube", caminamos voluntariamente hacia un embudo donde unas pocas corporaciones tendrán la llave de la memoria de la humanidad. El peligro no es que la IA aprenda; es que nosotros olvidemos cómo acceder a la información sin ella.

Y hasta allí por los momentos, en otra oportunidad retomaré el tema. Gracias por la atención prestada 

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Resumen objetivo y detallado del artículo: "La IA Anthropic escanea y destruye libros"

>>  martes, 26 de mayo de 2026

Resumen objetivo y detallado del artículo: "La IA antrópica escanea y destruye libros" https://www.washingtonpost.com/technology/2026/01/27/anthropic-ai-scan-destroy-books/
Por: Lic. Carmen Marín con la colaboración de GROK




Título y contexto principal

El artículo, titulado "Inside an AI start-up’s plan to scan and dispose of millions of books" (o "Anthropic ‘destructively’ scanned millions of books to build Claude"), revela detalles del Project Panama, una iniciativa confidencial de Anthropic para adquirir, escanear y desechar de forma destructiva millones de libros físicos con el fin de obtener datos de entrenamiento para sus modelos de IA, como Claude. washingtonpost.com

Los detalles surgieron de más de 4.000 páginas de documentos judiciales desclasificados en una demanda por infracción de derechos de autor presentada por autores contra Anthropic. 
washingtonpost.com


¿En qué consistió el Project Panama?

Inicio y objetivo:


A inicios de 2024, ejecutivos de Anthropic impulsaron el proyecto, descrito internamente como “nuestro esfuerzo para escanear destructivamente todos los libros del mundo”. La empresa quería mantenerlo en secreto: “No queremos que se sepa que estamos trabajando en esto”. timesofindia.indiatimes.com

Proceso:

Compra masiva de libros usados (de librerías de segunda mano como The Strand, tiendas en línea, bibliotecas y posiblemente bibliotecas con problemas de financiación).
  • Corte de los lomos (guillotina o “destructive scanning”) para separar las páginas y permitir un escaneo rápido y masivo.
  • Escaneo de alta velocidad de las páginas.
  • Reciclaje o disposición de los restos físicos (el papel se reciclaba). lithub.com
Escala:

En aproximadamente un año, Anthropic gastó decenas de millones de dólares y procesó potencialmente millones de libros (una propuesta a proveedores hablaba de 500.000 a 2 millones de libros en un período de seis meses). Almacenaban libros en grandes almacenes. infodocket.com

El objetivo era enriquecer los modelos de IA con conocimiento amplio y diverso contenido en libros, más allá de lo disponible en internet o datos digitales.

Aspecto legal

Anthropic se basó en la doctrina de la primera venta (first-sale doctrine): una vez comprado un libro físico legalmente, el propietario puede hacer con él lo que quiera (incluyendo destruirlo para escanearlo), siempre que no distribuya copias infractoras. futurism.com

Un juez falló que esta práctica constituía uso justo (fair use) en el contexto del entrenamiento de IA. 
washingtonpost.com

La empresa también usó otras fuentes como sitios de piratería (según los documentos), lo que forma parte de las acusaciones más amplias en demandas de copyright contra compañías de IA.

Reacciones y contexto más amplio

El artículo destaca la carrera de las empresas de IA por obtener más datos de libros para mejorar sus chatbots, en un momento de litigios intensos sobre derechos de autor. Anthropic buscó discreción porque sabía que la imagen de “destruir millones de libros” sería controvertida públicamente, a pesar de ser legal. futurism.com

Este reportaje se enmarca en el debate ético y legal más grande sobre el uso de obras protegidas para entrenar IA: autores argumentan pérdida de ingresos y control; las compañías defienden que es necesario para el avance tecnológico y que se trata de uso transformador. Aunque el artículo es neutral en tono, resalta el contraste entre las prácticas secretas de la industria y el impacto cultural de destruir ejemplares físicos de libros para crear “conocimiento” digital en IA. Incluye ilustraciones y referencias a imágenes de almacenes llenos de libros. lithub.com

Nota:

El artículo completo está detrás de paywall de The Washington Post, pero los documentos judiciales y coberturas posteriores (podcasts, otros medios) confirman y amplían estos hechos.

En el resumen se colocan los sitios o referencias de donde se obtuvo la información, se basa en extractos directos y reportes derivados confiables.

Análisis del fallo judicial del juez William Alsup en el caso Bartz v. Anthropic (junio de 2025). 
techpolicy.press

El juez William Alsup (Tribunal de Distrito del Norte de California) emitió una orden de sentencia sumaria parcial el 23 de junio de 2025 en el caso presentado por los autores Andrea Bartz, Charles Graeber y Kirk Wallace Johnson contra Anthropic. Este es uno de los primeros fallos sustantivos sobre el uso de libros con derechos de autor para entrenar modelos de IA generativa (LLM como Claude). 
goodwinlaw.com

El fallo es mixto (parcialmente favorable a Anthropic y parcialmente a los autores) y se centra en la doctrina de uso justo (fair use) bajo la Sección 107 de la Ley de Derechos de Autor de EE.UU.

Analiza tres usos distintos de las obras:

1. Uso de libros para entrenar los LLM (el núcleo del caso)
 
Decisión: 

Es uso justo (fair use). Alsup concedió sentencia sumaria a favor de Anthropic. goodwinlaw.com

Razones principales (análisis de los 4 factores de fair use):
 
Factor 1 (propósito y carácter del uso): 

Muy a favor de Anthropic. El entrenamiento es "exceedingly transformative" (extremadamente transformador). El juez comparó el proceso con un lector humano que lee libros para aprender a escribir algo nuevo y diferente, no para copiar o reemplazar las obras originales: “no para competir o desplazar, sino para dar un giro y crear algo distinto”. Lo describió como “uno de los usos más transformadores que veremos en nuestra vida”.
 
Factor 2 (naturaleza de la obra): 

En contra (las obras son creativas y expresivas).
 
Factor 3 (cantidad y sustancialidad): 

A favor. Usar obras completas era “razonablemente necesario” para el entrenamiento transformador. No hay evidencia de que el modelo generara copias exactas o knockoffs para el público.
 
Factor 4 (efecto en el mercado): 

A favor. No desplaza la demanda de los libros originales (no genera copias exactas ni competidores directos que sustituyan la compra de libros). goodwinlaw.com

Conclusión de este punto:

El entrenamiento en sí de IA generativa sobre obras adquiridas legalmente es fair use, siempre que no produzca outputs infractores directos.

2. Conversión de libros físicos comprados a formato digital (Project Panama)
 
Decisión:

También fair use. Anthropic podía comprar libros físicos, cortarlos, escanearlos y destruir los originales para crear copias digitales internas. techpolicy.press

Razonamiento:

Es un mero cambio de formato (print-to-digital) para mayor comodidad, ahorro de espacio y búsqueda. Se destruye el original físico, no se distribuye ni comparte fuera de la empresa. No añade copias nuevas al mercado.

Esto valida legalmente el enfoque de “escaneo destructivo” cuando se parte de compras legítimas (doctrina de primera venta).

3. Uso de copias piratas (descargadas de sitios como LibGen o PiLiMi)

Decisión:

No es fair use. Se denegó la sentencia sumaria a Anthropic y se ordenó ir a juicio por estos hechos. 
goodwinlaw.com

Razones:

Crear y mantener una “biblioteca central” con millones de copias piratas (incluso si algunas se usaban para entrenamiento) no es transformador. Es una infracción independiente: “piratear para construir una biblioteca de investigación sin pagar” no se salva por el propósito final. El juez fue muy crítico: dudaba que descargar de fuentes piratas (cuando se podían comprar legalmente) fuera nunca “razonablemente necesario”.

Este punto es clave: el método de adquisición importa. El entrenamiento puede ser fair use, pero obtener los datos ilegalmente genera responsabilidad.

Implicaciones y limitaciones del fallo

Victoria parcial para la industria IA:

Establece que el entrenamiento de LLM con obras con copyright (adquiridas legalmente) puede calificarse como fair use transformador. Es un precedente útil, pero estrecho (aplica específicamente a los hechos del caso y a los tres autores demandantes en ese momento). techpolicy.press

Advertencia clara: 

La piratería no se tolera. Las empresas deben adquirir legalmente los datos (compra, licencias, etc.).
 
No resuelve todo: 

No aborda si los outputs generados por la IA infringen derechos de autor (casos futuros podrían enfocarse ahí). Tampoco es una autorización general para todas las compañías o todos los escenarios.
 
Consecuencias posteriores: 

El caso avanzó a juicio por las copias piratas, pero Anthropic llegó a un acuerdo de $1.5 mil millones con autores y editores (uno de los mayores en la historia del copyright). El fallo de fair use sobre el entrenamiento se mantiene. washingtonpost.com

En resumen: 

El juez Alsup trazó una línea clara: el entrenamiento transformador de IA es protegido si se hace con copias legítimas, pero la adquisición ilícita (piratería) no se justifica. Es un fallo equilibrado que favorece la innovación tecnológica sin ignorar completamente los derechos de los creadores, aunque muchos autores lo critican por subestimar el impacto en el mercado de la escritura profesional. 

Referencias:

washingtonpost.com
timesofindia.indiatimes.com
lithub.com
futurism.com
techpolicy.press
goodwinlaw.com



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Vulneraron el modelo de IA de Anthropic por medio de un tercero con acceso legítimo.

>>  viernes, 24 de abril de 2026

Vulneraron el modelo de IA que Anthropic consideró demasiado peligroso para el público
https://www.infobae.com/
Por Opy Morales


El mismo día del anuncio, un grupo no autorizado accedió a Mythos mediante un contratista tercerizado. La historia detrás del arma cibernética que circula por una cadena humana imposible de blindar

El incidente de Claude Mythos revela que el mayor riesgo para la ciberseguridad corporativa no reside en la tecnología, sino en las credenciales de terceros (Imagen Ilustrativa Infobae)

Anthropic anunció el 21 de abril que su nuevo modelo, Claude Mythos Preview, era tan potente encontrando vulnerabilidades de software que no podía liberarse al público. La empresa lo calificó como un arma en manos equivocadas y reservó el acceso a un círculo cerrado llamado Project Glasswing: Amazon, Apple, Google, Microsoft, Nvidia, JPMorgan, Palo Alto Networks, CrowdStrike y una decena de gigantes más.

Horas después del anuncio, Bloomberg reveló que un grupo de usuarios no autorizados ya estaba usando Mythos. El acceso no vino por un jailbreak sofisticado ni por un adversario estatal. Vino por credenciales comprometidas de un trabajador que pertenecía a un contratista tercerizado de la propia Anthropic, combinadas con técnicas conocidas de investigación en seguridad. La empresa confirmó a TechCrunch que está investigando el incidente y aclaró que no hay evidencia de impacto en sus sistemas internos.

La palabra que falta en el comunicado oficial es “contratista”. Y es la única que importa.

El eslabón débil nunca fue el código

Anthropic tiene uno de los equipos de seguridad mejor financiados del mundo. Su modelo fue evaluado por el AI Security Institute del Reino Unido, que lo calificó como un salto respecto de modelos anteriores en capacidad cibernética. Kanishka Narayan, ministro de IA británico, dijo al diario The Guardian que las empresas “deberían estar preocupadas” por la capacidad de Mythos para detectar fallas en sistemas informáticos. El modelo fue el primero en completar una simulación de ciberataque de 32 pasos diseñada por AISI, resolviéndola en 3 de 10 intentos.

Nada de eso importó. 

El acceso no autorizado entró por la puerta que nadie audita seriamente: un proveedor externo con credenciales activas. Euronews reportó que el grupo que accedió pertenece a un foro privado dedicado a rastrear modelos de IA no liberados y que, por ahora, usa Mythos para “jugar” más que para atacar infraestructura crítica. Eso es casualidad, no diseño.


El caso Mythos anticipa una nueva era para la seguridad corporativa, donde la automatización ofensiva supera a la defensa tradicional basada en procesos y controles contractuales 

El modelo corporativo de hoy es fuga garantizada

Cualquier banco mexicano, cualquier minorista argentino, cualquier terco colombiana opera con decenas de proveedores externos. El call center tercerizado. La empresa de QA en otro país. El equipo de soporte remoto. La agencia que maneja el CRM. Cada uno de esos contratos es una credencial activa dentro del perímetro corporativo. Y cada una de esas credenciales es una puerta.

El caso Mythos expone algo que las consultoras llevan años diciendo en reportes que nadie lee: la mayoría de las brechas corporativas serias tienen como vector inicial a un tercero con acceso legítimo. No un hacker encapuchado. Un trabajador logueado con su usuario real, a veces desde un dispositivo personal, a veces desde un café.

Nikesh Arora, CEO de Palo Alto Networks, advirtió el 30 de marzo en el blog oficial de la compañía que “un solo actor malicioso podrá correr campañas que antes requerían equipos enteros”. La IA ofensiva democratizó el ataque sofisticado. Yair Saban, CEO de la startup israelí Buzz y veterano de la Unidad 8200, la unidad cibernética de Israel, dijo a Bloomberg que a su equipo le tomó seis ingenieros y tres semanas construir una herramienta autónoma con 98 % de efectividad explotando fallas conocidas. Lo que antes requería un Estado, ahora lo hace una startup en un mes.
La promesa de contención es publicidad

Anthropic dijo que solo 11 organizaciones tendrían acceso directo a Mythos. Es una mentira aritmética. Cada una de esas 11 tiene miles de empleados con credenciales y cientos de proveedores externos con acceso a algún subconjunto de sistemas. El universo real de personas que pueden tocar Mythos, directa o indirectamente, no son 11. Son decenas de miles.

El ecosistema digital actual convierte a cada proveedor externo en 
una posible puerta de entrada para ciberataques automatizados 

Menos del 1 % de las vulnerabilidades que ya encontró Mythos fueron parcheadas, según la propia Anthropic. Esa estadística es el verdadero titular enterrado en la cobertura. El modelo ya identificó miles de zero-days, incluyendo un bug de 27 años en OpenBSD, uno de los sistemas operativos considerados más seguros del mundo. El 99 % de esos hallazgos sigue abierto en servidores productivos mientras los defensores corren detrás.

La simetría que Anthropic prometió, defensores con la misma arma que los atacantes, no existe. Los defensores tienen que coordinar con proveedores, auditar código heredado, probar parches en ambientes de staging, conseguir ventanas de mantenimiento, pelear con áreas de compliance. Los atacantes solo tienen que apretar enter.

La lección que ningún CEO regional va a leer a tiempo


La pregunta para cualquier ejecutivo en Buenos Aires, Ciudad de México, Bogotá o Madrid no es si su empresa va a sufrir una brecha vía proveedor. Es cuándo, y con qué nivel de automatización. Los controles de acceso basados en contratos, las cláusulas de confidencialidad y las auditorías anuales fueron diseñados para un mundo donde el atacante necesitaba tiempo y talento. Ese mundo terminó el día que Mythos se filtró.

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