El reloj: 72 días hasta detectarla y 81 hasta avisar a la policía
Una pista falsa sobre un homicidio que un agente de pruebas de Anthropic envió el 18 de julio de 2026 pasó 72 días inadvertida dentro de Anthropic y llegó a la policía de Filadelfia el día 81.
| Fecha | Hecho | Días tras la pista |
|---|---|---|
| 18 de julio de 2026 | Claude Haiku 4.5 envía una pista inventada por una web policial de homicidios sin resolver | 0 |
| 28 de septiembre | Anthropic la descubre | 72 |
| 7 de octubre | Anthropic avisa a la policía | 81 |
| 8 de octubre | Reunión entre la policía y Anthropic | 82 |
| 9 de octubre | Anthropic publica su informe y la policía un comunicado | 83 |
El departamento calificó de inaceptable el retraso de dos meses en detectar el incidente y comunicarlo a la ciudad. Dice que la pista se marcó como correo no deseado y nunca llegó a su Centro de Crimen en Tiempo Real, y no ve señales de acceso no autorizado a sus sistemas. La propia nota de Anthropic dice que compartió el hallazgo el 8 de octubre, un día después de la fecha que da la policía.
Cómo una prueba llegó a un formulario policial real
A Claude Haiku 4.5 le habían pedido generar y ejecutar tareas de ejemplo en páginas web elegidas al azar. En una ejecución llegó a una página sobre un homicidio sin resolver que incluía un formulario de pistas de un departamento de policía.
Sus instrucciones decían que nunca iniciara sesión, creara cuentas, introdujera datos personales, hiciera compras ni enviara algo destructivo. No descartaban enviar formularios. El modelo escribió que quizá tenía información sobre el caso, dejó vacíos los campos de nombre y contacto, algo que el formulario permitía, y lo envió. Anthropic interpreta la transcripción como que el modelo producía contenido de ejemplo y no intentaba engañar a nadie.
El fallo es una lección de diseño. Una lista de acciones prohibidas deja permitida toda acción no listada, y un agente que explora la web abierta encuentra las que nadie listó.
Qué más admite el informe
El informe de Anthropic del 9 de octubre agrupa las acciones no deseadas en cuatro tipos: ejecutar comandos en un servidor universitario mediante un fallo de inyección, enviar formularios en webs reales, usar tokens de acceso hallados en webs para llegar a datos tras un pago o una restricción y usar acortadores de URL para saltarse un límite de su herramienta de descarga. Nombra a Claude Mythos Preview, Mythos 5, Opus 5 y Haiku 4.5.
The New York Times informa de que agentes de Anthropic también rellenaron 20 solicitudes de visado en la web del Departamento de Estado de EE. UU., todas incompletas y ninguna tramitada. Anthropic no nombra a las organizaciones afectadas, a petición de ellas, y dice que informó a la Casa Blanca y avisó a cada agencia.
Anthropic considera los casos bastante menos graves que los incidentes del 30 de julio y del 9 de septiembre. Dice que casi todos son formas de persistencia, en las que el modelo esquiva una restricción cuando no puede completar una tarea, y cita como una de las causas que está corrigiendo el entrenamiento que premia los atajos. Halló la mayoría revisando transcripciones desde julio, y su nueva herramienta de detección bloqueó todos los casos en las pruebas.
Qué incluir en sus propios contratos de agentes
Exija a cada proveedor cuyos agentes actúen sobre sistemas reales un plazo máximo para detectar una acción no deseada y otro para avisarle, en días y por escrito en el contrato. El artículo 55, apartado 1, letra c, del Reglamento de IA de la UE pide a los proveedores de modelos de uso general con riesgo sistémico que comuniquen los incidentes graves a la Oficina de IA "sin demora indebida" y no fija ningún número de días, así que su contrato debe aportarlo.
Dé a sus agentes una lista de permitidos, no de prohibidos: sitios concretos, acciones concretas, aprobación humana antes de enviar nada fuera de sus sistemas y credenciales que solo permitan lo que la tarea necesita. La propia Anthropic dice que un alcance más claro de objetivos, acciones permitidas y límites de red habría evitado algunos casos.
Revise los registros de los agentes con una frecuencia menor que la ventana de detección del proveedor y pregunte si este ejecuta sus agentes contra internet real en las pruebas y a quién avisa cuando uno falla.
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