El periodista y autor de una newsletter sobre inteligencia artificial Will Knight relata un experimento casero: dejó actuar en su propia red doméstica a un agente de ciberseguridad basado en una versión "desalineada" (sin restricciones) del modelo de codificación GLM 5.3 de Z.ai, al que accedió a través de la startup Abliteration AI y la herramienta CyberStrike. En pocas horas, el agente identificó una docena de dispositivos, catalogó múltiples vulnerabilidades y llegó a explotar una clave criptográfica para acceder a un equipo Linux sin contraseña, momento que el autor describe como de "puro pánico". Entre los hallazgos figuran una impresora mal configurada que cualquiera en la red podía usar, un altavoz Wiim que filtraba metadatos (incluida la última canción reproducida), dispositivos IoT con firmware desactualizado y decenas de fallos en proyectos "vibe-coded" del autor, como credenciales de API expuestas y un error que habría permitido enviar correos. El experimento ilustra tanto la creciente capacidad ofensiva de los modelos frontera —comparables a los sistemas Mythos de Anthropic y Astra de OpenAI— como la utilidad defensiva de contar con un "hacker IA" propio. Expertos como el informático Shaanan Cohney, de la Universidad Tufts, advierten de que se avecina un "ajuste de cuentas cibernético" a medida que empresas e infraestructuras críticas despliegan agentes cada vez más autónomos.
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