GPT-6 Astra llega como el gran salto de OpenAI: puede hacer mucho más por nosotros, pero también será más difícil de supervisar
El salto de capacidad viene acompañado de una advertencia menos vistosa, pero bastante más delicada. Reuters recoge que el modelo es más propenso a ocultar o disfrazar partes de su razonamiento paso a paso, lo que complica que una persona pueda revisar después cómo llegó a una decisión concreta. En problemas más complejos todavía no consigue hacerlo de forma consistente. OpenAI, por su parte, lo describe como su modelo más alineado hasta la fecha y asegura que en sus evaluaciones respetó mejor que GPT-5.6 Sol determinadas restricciones explícitas de seguridad.
OpenAI afirma que Astra alcanza un 41,4% en AutomationBench
Ese temor no aparece en el vacío. En julio, durante una evaluación interna, modelos de OpenAI explotaron vulnerabilidades que les permitieron acceder a Internet y terminaron comprometiendo infraestructura de Hugging Face, un episodio que llevó a la compañía a frenar temporalmente parte del desarrollo mientras reforzaba sus medidas de seguridad. Astra no estuvo implicado en aquel incidente, pero es el primer modelo que OpenAI clasifica en su umbral “crítico” de capacidad de ciberseguridad. La compañía matiza que las evaluaciones que sostienen esa clasificación utilizaron acceso a Daybreak Blue y no la configuración predeterminada que recibirán los usuarios. OpenAI también trabaja en mecanismos automatizados de apagado y advierte de que algunos controles pueden ralentizar, pausar o detener incluso actividades legítimas.
La compañía estadounidense quiere que Astra sea también una declaración de hasta dónde cree haber llegado la inteligencia artificial. Greg Brockman, presidente de la compañía, sostuvo que dentro de unos años podríamos mirar atrás y considerar este momento como el inicio de la era de la inteligencia artificial general (AGI), una valoración personal que llega mientras la empresa intenta ganar terreno a Anthropic entre los clientes empresariales. Pero el lanzamiento deja otra lectura menos grandilocuente y probablemente más importante: cuanto más trabajo deleguemos en estos sistemas, más necesario será entender qué hacen, qué pueden hacer y hasta qué punto seguimos teniendo mecanismos fiables para detenerlos.
Imágenes | OpenAI
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