Un titular que circula en Instagram dice que Anthropic advierte de que “gusanos” de IA capaces de autorreplicarse podrían propagarse por los dispositivos inteligentes antes de finales de 2026. Los pasajes citados son reales. El titular no es lo que dice la investigación.
Este artículo contrasta la afirmación con la publicación original de Anthropic, explica lo que los experimentos mostraron y lo que no, los sitúa frente a trabajos anteriores y a las reacciones de los expertos, y termina con las recomendaciones oficiales de seguridad aplicables a cualquier hogar o empresa. Es, en pequeño, el patrón “documentado frente a viral”. Nuestra opinión aparece señalada como “La visión de Monarchy”.
01Los “gusanos” de IA que se autorreplican: lo que Anthropic mostró en realidad
Una publicación de Ground News que circula en Instagram lleva el titular "Anthropic warns self-replicating AI 'worms' could spread across smart devices by end of 2026." [«Anthropic advierte de que “gusanos” de IA que se autorreplican podrían propagarse por los dispositivos inteligentes antes de finales de 2026.»] Los pasajes que cita proceden de una publicación de investigación real de Anthropic, "AI models may be capable of self-replicating without access to a datacenter," [«Los modelos de IA podrían ser capaces de autorreplicarse sin acceso a un centro de datos»] publicada el 12 de octubre de 2026 por William Zhou y Daniel Freeman, del Frontier Red Team de Anthropic 1. Contrastamos los cuatro pasajes citados con el original. Coinciden salvo en la puntuación: un guion se convirtió en una coma y desaparecieron las comillas alrededor de "AI worm". El titular, en cambio, no coincide. El plazo de Anthropic es condicional: "If small models improve at their historical rate, they'll match this capability level by the end of this year." [«Si los modelos pequeños mejoran a su ritmo histórico, alcanzarán este nivel de capacidad antes de que acabe este año.»] La publicación describe la línea de tendencia que sustenta esa estimación, basada en un índice general de capacidades, como "only a rough estimate" [«solo una estimación aproximada»] 1. El titular convierte una estimación condicional sobre capacidades en un pronóstico con fecha sobre propagación.
Lo que hicieron los experimentos
- Ejecutaron el modelo Gemma4-26B-A4B de Google repartido entre 15 TV box Android de marca genérica (unos 55 dólares cada uno, 4 GB de memoria) a 0,39 tokens por segundo.
- Probaron si modelos de pesos abiertos podían poner en marcha un modelo en hardware desconocido. Un modelo de 9B lo logró en 8 de 9 tipos de hardware. La publicación cita Qwen3.5-9B entre los modelos pequeños que lo consiguieron en hardware "from Jetson Nanos to Mac PCs and RTX 4090s" [«desde Jetson Nano hasta ordenadores Mac y RTX 4090»].
- Hicieron una prueba integral "simplified" [«simplificada»]. Un gusano saltó por ocho máquinas Android emuladas en una red en la nube aislada, a través de un puerto que no exigía contraseña, y tuvo que instalar un modelo distinto de 8B (Llama3.1-8B), no a sí mismo. Solo GLM-5.2 completó la tarea: llegó a las ocho máquinas en cuatro de cinco intentos y a siete en el quinto. El modelo propio del gusano se ejecutaba en un servidor externo porque las máquinas de prueba eran demasiado pequeñas para alojarlo.
- GLM-5.2 no es un modelo pequeño. Z.ai (antes Zhipu AI) lo publicó con pesos abiertos y licencia MIT en junio de 2026, con 744.000 millones de parámetros declarados 23. El argumento de Anthropic es que un futuro modelo pequeño con la capacidad de GLM-5.2 podría hacer lo mismo.
Anthropic expone sus propios límites
El paso de hackeo se mantuvo "trivial", lo que convierte el resultado en "an upper bound on real-world success" [«un límite superior del éxito en el mundo real»], aunque la publicación señala que botnets anteriores como Mirai se propagaron usando contraseñas predeterminadas. Anthropic prevé que un replicador en TV box sería lento ("over 1-2 days per 9B replication" [«más de 1-2 días por cada réplica de 9B»]) y dejaría patrones de tráfico que los proveedores de internet podrían detectar. Enumera como defensas la cuarentena por parte de los proveedores y los productos seguros por defecto, y afirma: "We don't yet have a full rogue replicator" [«Todavía no tenemos un replicador descontrolado completo»] 1.
Trabajos anteriores
La "Autonomous replication and adaptation" [«replicación y adaptación autónomas»] fue planteada por el equipo de evaluaciones del Alignment Research Center, hoy METR. En 2023 constató que los agentes solo podían completar la más fácil de 12 tareas de ese tipo 4. (Aviso de conflicto: METR está ahora integrado en Anthropic y es coautor de la fuente 5.) En diciembre de 2024, investigadores de la Universidad de Fudan informaron de que agentes basados en Llama3.1-70B y Qwen2.5-72B crearon una copia funcional de sí mismos en el 50% y el 90% de diez intentos cuando se les dijo "replicate yourself" [«replícate»] 6. Morris II (marzo de 2024) mostró un gusano construido con instrucciones autorreplicantes que se propagaba entre asistentes de correo electrónico con IA 7. El "prior work" [«trabajo previo»] que Anthropic enlaza sobre agentes de IA que actúan como gusanos es un artículo de junio de 2026, "AI Agents Enable Adaptive Computer Worms," [«Los agentes de IA hacen posibles gusanos informáticos adaptativos»] cuyo gusano se propagó por máquinas Linux, Windows e IoT en una red de pruebas 8.
Reacciones
Michael Bailey (Georgia Tech) dijo a Scientific American: "We already had self-replicating malware … We had botnets," [«Ya teníamos malware autorreplicante… Teníamos botnets»] y advirtió contra el "fearmongering" [«alarmismo»]. Vyas Sekar (Carnegie Mellon) las calificó de "classical computer security threats" [«amenazas clásicas de seguridad informática»], pero alertó de una "democratization of being evil" [«democratización de la maldad»] 9. Jonas Guan, coautor del artículo de junio de 2026, dijo a The Guardian que un gusano de IA no debería encabezar la lista de temores de nadie y que la versión de Anthropic se mueve muy despacio. Juan Andres Guerrero-Saade, de SentinelOne, lo llamó "nifty stunt hacking" [«un ingenioso número de hackeo»]. Joshua Saxe, que dirigió el trabajo de seguridad de IA de Meta, dijo que la comunidad de seguridad no se está tomando estos riesgos "as seriously as they should be" [«tan en serio como debería»] 10. Anthropic vende modelos de IA, incluido el modelo de frontera que usó como "advisor" [«asesor»] en una de las pruebas (Opus 4.8). Los modelos probados como gusanos eran modelos de pesos abiertos de otros desarrolladores. La publicación no vincula sus resultados con la Responsible Scaling Policy de Anthropic 111.
Adaptado de “Things to Know: What the July 2026 Hugging Face Incident Teaches About AI Checking AI”, un análisis de Monarchy (octubre de 2026). Las fuentes se enumeran abajo; las citas se reproducen en su idioma original, con la traducción entre corchetes.
Fuentes
- Anthropic (W. Zhou, D. Freeman, Frontier Red Team), "AI models may be capable of self-replicating without access to a datacenter," 12 October 2026. https://www.anthropic.com/research/self-replicating-ai
- Z.ai, "GLM-5.2: Built for Long-Horizon Tasks" (blog) and zai-org/GLM-5 model table (744B-A40B). https://z.ai/blog/glm-5.2 ; https://github.com/zai-org/GLM-5
- VentureBeat, "Z.ai's open-weights GLM-5.2 beats GPT-5.5 on multiple long-horizon coding benchmarks…," 16 June 2026. https://venturebeat.com/technology/z-ais-open-weights-glm-5-2-beats-gpt-5-5-on-multiple-long-horizon-coding-benchmarks-for-1-6th-the-cost
- M. Kinniment et al. (Alignment Research Center, Evaluations Team), "Evaluating Language-Model Agents on Realistic Autonomous Tasks," arXiv:2312.11671, 18 December 2023. https://arxiv.org/abs/2312.11671 ; METR, "ARC Evals is now METR," 4 December 2023. https://metr.org/blog/2023-12-04-metr-announcement/
- METR and Redwood Research (H. Wijk, A. Cotra, R. Greenblatt), "Brief independent investigation of agents' behavior, reasoning and collaboration in the OpenAI / Hugging Face hacking incident," 26 August 2026. https://metr.org/hugging-face-incident-report-aug-2026.pdf
- X. Pan, J. Dai, Y. Fan, M. Yang (Fudan University), "Frontier AI systems have surpassed the self-replicating red line," arXiv:2412.12140, 9 December 2024. https://arxiv.org/abs/2412.12140
- S. Cohen, R. Bitton, B. Nassi, "Here Comes The AI Worm: Unleashing Zero-click Worms that Target GenAI-Powered Applications" (Morris II), arXiv:2403.02817, March 2024. https://arxiv.org/abs/2403.02817
- J. Guan et al., "AI Agents Enable Adaptive Computer Worms," arXiv:2606.03811, 2 June 2026. https://arxiv.org/abs/2606.03811
- Scientific American, "Anthropic's AI worm research raises new fears about smart device security," 15 October 2026. https://www.scientificamerican.com/article/anthropics-ai-worm-research-raises-new-fears-about-smart-device-security/
- The Guardian, "What are self-replicating 'AI worms', and why is Anthropic worried about them?," 18 October 2026. https://www.theguardian.com/technology/2026/oct/18/anthropic-ai-worm-worries
- Anthropic, "Responsible Scaling Policy" (current version 3.4, effective 8 July 2026). https://www.anthropic.com/responsible-scaling-policy ; "Responsible Scaling Policy Version 3.0," 24 February 2026. https://www.anthropic.com/news/responsible-scaling-policy-v3
- US Federal Trade Commission, "Securing Your Internet-Connected Devices at Home" (accessed 25 October 2026). https://consumer.ftc.gov/articles/securing-your-internet-connected-devices-home
- CISA, "Securing the Internet of Things (IoT)" (accessed 25 October 2026). https://www.cisa.gov/news-events/news/securing-internet-things-iot
- NIST, IR 8425, "Profile of the IoT Core Baseline for Consumer IoT Products," September 2022. https://csrc.nist.gov/pubs/ir/8425/final
