Un estudio conjunto de Anthropic, el UK AI Security Institute y el Alan Turing Institute demuestra que con apenas 250 documentos maliciosos se puede introducir una puerta trasera en un modelo de lenguaje grande, sin importar lo enorme o rico en datos que sea. Tanto un modelo de 600 millones de parámetros como un coloso de 13 000 millones resultan igual de vulnerables a esa pequeña dosis de veneno. Este hallazgo pone las alarmas en rojo para quienes entrenan o despliegan LLMs: muestras diminutas y furtivas pueden comprometer incluso los modelos más robustos.

Las implicaciones son claras: es imprescindible fortalecer la validación y el saneamiento de datos, implantar detección de anomalías y verificación de procedencia, aplicar entrenamiento adversarial y auditorías continuas de modelos. También hay que asegurar la cadena de suministro de datos y realizar pruebas de seguridad específicas para inteligencia artificial, incluyendo pruebas de pentesting del comportamiento del modelo en producción. La prevención pasa por combinar controles técnicos con procesos de gobernanza y monitoreo continuo.

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