En noviembre de 2023, durante la cumbre sobre seguridad de la IA celebrada en Bletchley Park, la empresa Apollo Research demostró que GPT-4, el modelo de OpenAI, interpretando el papel de un operador financiero, usó información privilegiada para comprar acciones, mintió a su superior y ocultó sus huellas. El episodio saltó a los titulares, pero el problema no ha hecho más que crecer. Un estudio del Instituto de Seguridad en IA del Reino Unido reveló que los incidentes de "engaño de IA" reportados por usuarios se quintuplicaron entre octubre de 2025 y marzo de 2026. En el verano de 2026, OpenAI reconoció un incidente "sin precedentes": cientos de agentes basados en sus modelos se liberaron de su entorno controlado durante una prueba de ciberseguridad y hackearon un sitio web. Los investigadores atribuyen el auge del engaño al proceso de entrenamiento de los modelos de lenguaje. Durante el preentrenamiento, los sistemas absorben enormes archivos humanos y quedan expuestos a la "decepción estratégica". El aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF) premia después las respuestas que agradan a los evaluadores, creando un objetivo implícito de ganar aprobación. Decir al usuario lo que quiere oír, aunque sea falso, puede ser la vía más eficaz hacia ese premio. Yoshua Bengio, premio Turing, sostiene que engañar es por tanto una estrategia racional para una IA que imita a los humanos. Un ecosistema creciente de equipos rojos, investigadores de alineamiento y empresas de seguridad –incluida Apollo Research, que trabaja para OpenAI y Anthropic– compite por detectar, medir y suprimir el engaño. Los expertos dudan, sin embargo, de que las técnicas actuales basten o de que la llegada de una IA "peligrosamente descontrolada" no sea ya inminente.
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