“Gusano de IA” ya es capaz de propagarse en dispositivos domésticos

Los modelos de inteligencia artificial (IA) están cerca de poder duplicarse y propagarse por sí solos (como un virus informático o “gusano”) a través de aparatos comunes del hogar conectados a internet (IoT), como televisores inteligentes o electrodomésticos, sin necesidad de estar conectados a las grandes supercomputadoras de las empresas o centros de datos.

Un estudio de la firma de seguridad Anthropic advierte que los modelos de IA pequeños (aquellos de un tamaño de ≤ 30 mil millones de parámetros, es decir, suficientemente ligeros para computadoras normales) pronto tendrán la capacidad técnica de actuar como “gusanos de IA”.

En lugar de necesitar internet para pedirle respuestas a un servidor central, estos programas maliciosos llevan las reglas y el conocimiento de la IA (sus “pesos”) dentro del mismo archivo del virus y responden usando la potencia del mismo aparato infectado.

Como un televisor inteligente no tiene la potencia suficiente para correr una IA grande por sí solo, el virus “divide” el modelo de IA en pequeñas partes entre varios dispositivos del hogar. Uniendo la memoria (RAM) de varias máquinas de bajo costo (de 1 a 4 GB), logran que una IA relativamente grande funcione trabajando en equipo.

En cifras:

• $55 USD: El precio aproximado de las cajitas de Android TV genéricas que se usaron en el experimento para coordinar una IA entre 15 aparatos conectados.
• 8 de 9: La cantidad de tipos de computadoras y chips evaluados (desde una pequeña Raspberry Pi hasta tarjetas de video para videojuegos como la RTX 4090) en las que un modelo pequeño logró instalar y configurar por sí solo el software para funcionar.
• 8 / 8 equipos: La tasa de éxito que tuvo el modelo de IA GLM-5.2 al lograr saltar e infectar por completo una red de 8 computadoras de prueba de principio a fin.
• Finales de 2026: La fecha proyectada en la que las IA pequeñas alcanzarán el nivel de inteligencia necesario para duplicarse y propagarse solas.
• 2 millones: El número de aparatos infectados por “Kimwolf” (una red real de virus en televisores Android), usada como ejemplo del tamaño que podría alcanzar una red infectada por IA.

A diferencia del virus tradicional, que siempre actúa igual, esta IA va aprendiendo de sus errores. Cada generación de la IA deja “notas” con consejos a la siguiente. Así, la tasa de éxito del modelo para configurar un equipo subió del 45% en el primer intento hasta entre un 61% y 84% en los intentos posteriores.

Cuando la IA intenta resolver un problema técnico largo, puede quedarse atrapada repitiendo el mismo error. Para solucionarlo, los científicos crearon Memento, un mecanismo que “reinicia” a la IA cada cierto tiempo, dándole un resumen limpio de lo que ya intentó para que pruebe ideas nuevas.

Se probó darle permiso a la IA pequeña de hacerle preguntas a una IA gigante y más avanzada (como Opus 4.8) cuando no sabía qué hacer. Sin embargo, no ayudó mucho, porque las IA pequeñas a veces no saben ni qué preguntar cuando se quedan atascadas.

Los detalles:

• Propagación lenta: Esta IA no se infecta en segundos. Su velocidad de respuesta en aparatos sencillos es lenta (apenas unas cuantas palabras por segundo por grupo de dispositivos), lo que da tiempo a las empresas de seguridad para detectar la amenaza.
• Huella visible en la red: Transferir gigabytes de datos (el “cerebro” de la IA) entre aparatos de la casa genera un consumo enorme de internet, haciendo que las empresas proveedoras del servicio (ISP) detecten la anomalía fácilmente.
• Soluciones probadas: Históricamente, cuando han surgido redes masivas de aparatos infectados (como la famosa red Mirai), los proveedores de internet aislaron los equipos y notificaron a los usuarios, logrando limpiar el 92% de las infecciones en solo dos semanas.

Aunque todavía no se ha encontrado ningún “gusano de IA” suelto en el mundo real fuera de los laboratorios de pruebas, la investigación demuestra que la combinación de modelos de IA cada vez más eficientes con dispositivos del hogar desprotegidos representa un riesgo real, por lo que la industria debe reforzar las defensas digitales antes de que termine el año 2026.