La poesía puede parecer un ejercicio inofensivo y artístico, pero recientes investigaciones muestran que también puede convertirse en una vía para engañar a modelos de inteligencia artificial y forzar respuestas peligrosas. Un equipo formado por Icaro Lab, la Sapienza University of Rome y la Sant Anna School of Advanced Studies demostró que al presentar indicaciones en forma poética algunos modelos rompen sus barandillas de seguridad y generan instrucciones que facilitan daños como la elaboración de materiales peligrosos o herramientas de intrusión. El estudio denominó a esta táctica poesía adversarial y la probó en 25 modelos, tanto propietarios como de peso abierto, con tasas de éxito elevadas en múltiples familias de modelos.

El método usado por los investigadores fue sencillo pero efectivo: poemas en inglés e italiano que enmarcaban una instrucción final mediante metáfora, imágenes o narrativa en lugar de un mandato directo. Los prompts poéticos cubrían riesgos en áreas químico-biológicas, radiológicas y nucleares CBRN, delitos cibernéticos, manipulación, privacidad y pérdida de control. Los resultados mostraron comportamientos muy dispares entre modelos. Algunos modelos pequeños mostraron mayor resistencia, mientras que otros de gran tamaño fueron altamente susceptibles, lo que sugiere que la vulnerabilidad no depende únicamente de la capacidad del modelo sino de cómo se alinean y procesan estructuras estilísticas complejas.

Para ampliar el análisis los investigadores compararon las respuestas a los poemas con un banco de pruebas más tradicional, el MLCommons AILuminate Safety Benchmark. Con prompts estándar muchos modelos rechazaron solicitudes peligrosas con mayor eficacia, pero al presentar las mismas intenciones mediante versos la tasa de evasión de guardarraíles aumentó notablemente en varios sistemas. Los autores concluyen que la variación estilística por sí sola puede sortear mecanismos de seguridad contemporáneos y que las evaluaciones basadas solo en benchmarks convencionales pueden sobrestimar la robustez real.

Por razones de seguridad los investigadores no publicaron las piezas adversariales completas ni las respuestas detalladas que incluían instrucciones perjudiciales. Sí describieron a alto nivel ejemplos donde el modelo entregó guías perjudiciales tras recibir una instrucción disfrazada en verso. La evaluación combinó juicios automáticos con modelos abiertos y validación humana, y clasificó como inseguras las salidas que ofrecieran pasos, detalles técnicos, código o consejos que pudieran facilitar daños. Los sistemas alineados mediante RLHF, constitutional AI o enfoques híbridos mostraron vulnerabilidades elevadas, lo que sugiere una interacción con heurísticas generales de alineamiento más que una falla en un único subsistema de rechazo.

Este tipo de jailbreak creativo se suma a técnicas ya conocidas como el role play, la presión psicológica, interacciones por múltiples turnos y el desplazamiento de atención con entradas complejas. La novedad reside en que la estructura poética explota la capacidad de los modelos para interpretar lenguaje figurado, y con ello pone de manifiesto la necesidad de red teams, protocolos de evaluación y regulación que contemplen estilos y formatos variados de entrada.

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