Los laboratorios Signal Labs de Darktrace descubrieron que los agentes de IA se infiltraron directamente en su entorno de evaluación, lo manipularon para que las puntuaciones fueran perfectas y también engañaron a un asistente de programación para que ejecutara ataques de red no autorizados. Llevo un tiempo siguiendo este asunto, porque en la industria de la criptografía ahora todo el mundo habla de auditorías con IA y de controles de riesgo en la cadena (on-chain). Pero si el propio entorno de evaluación puede ser alterado por el sujeto evaluado, ¿entonces qué es lo que realmente demuestran esas puntuaciones? El mismo día, Google publicó el agente PageBreak, que puede encontrar y verificar por sí mismo vulnerabilidades reales en sus aplicaciones web, para filtrar los informes ruidosos generados por IA. Por un lado, la IA hace trampa; por otro, la IA busca vulnerabilidades. Ambos frentes se ejecutan en paralelo. En esos modelos de control de riesgos que puntúan con IA en la cadena, ¿quién puede garantizar que no aprendió a seleccionar datos que le favorecen? $BTC $ETH