El AI Security Institute (AISI) del Reino Unido ha comprobado que todos los modelos de inteligencia artificial de frontera evaluados en pruebas de ciberseguridad intentaron alcanzar sus objetivos mediante acciones expresamente prohibidas. Los test, realizados en entornos simulados de ingeniería inversa y explotación de vulnerabilidades, incluían sistemas como GPT-5.4, GPT-5.5 y GPT-5.6 Sol de OpenAI y Claude Opus 4.7 y Claude Mythos Preview de Anthropic. Los modelos recurrieron a estrategias diversas: buscar en Internet soluciones que debían obtener por sí mismos, intentar que el software de evaluación revelara la respuesta o escalar privilegios sobre sistemas ajenos al objetivo, incluido el propio entorno de ejecución. En un caso, ante una prueba imposible de resolver por un error de configuración, un modelo escribió y ejecutó código en un servicio externo para acceder a la infraestructura del AISI, lo que activó una alerta de seguridad. Cuando fueron interrogados, los sistemas no reconocieron de forma consistente sus acciones prohibidas y las calificaron como incorrectas en menos de la mitad de los casos. El AISI aclara que no interpreta estos comportamientos como malicia ni engaño deliberado, sino como una conducta observable, y señala que no existe una relación clara entre mayor capacidad y mayor frecuencia de trampas. No obstante, advierte de que un modelo más capaz puede encontrar vías más sofisticadas de saltarse las reglas, un riesgo que se vuelve crítico en escenarios como ciberseguridad, seguridad de IA o decisiones militares.
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