¿Extracción masiva de las capacidades de Claude? Anthropic acusa a partes relacionadas con Alibaba de "destilar" su modelo.

marsbitPublicado a 2026-06-25Actualizado a 2026-06-25

Resumen

Anthropic acusa a operadores vinculados con Alibaba y su laboratorio de IA Qwen de realizar el "mayor ataque conocido de destilación de modelos" contra su sistema Claude. Según una carta dirigida al Comité Bancario del Senado de EE.UU., entre el 22 de abril y el 5 de junio de 2026, se utilizaron alrededor de 25.000 cuentas fraudulentas para realizar más de 28,8 millones de interacciones con Claude, con el objetivo de extraer sus capacidades. La destilación de modelos consiste en utilizar las respuestas de un modelo avanzado para entrenar a otro, replicando así parcialmente sus habilidades sin robar el código fuente. Anthropic advierte que esto podría transferir capacidades en ingeniería de software y razonamiento de agentes. Este caso se produce en un contexto de tensiones: el Pentágono incluyó a Alibaba en su lista de "empresas militares chinas" y el gobierno estadounidense ha impuesto restricciones a la exportación de modelos de IA avanzados, incluidos los de Anthropic. La compañía pide una mejor colaboración entre el gobierno y las empresas para controlar el acceso y compartir información sobre amenazas. Aunque la acusación aún no tiene resolución judicial, destaca cómo las salidas de los modelos de IA se han convertido en un activo estratégico y objeto de disputa en la competencia tecnológica.

Anthropic acusó en una carta al Comité Bancario del Senado de Estados Unidos que Alibaba y las partes operativas relacionadas con su laboratorio de IA Qwen utilizaron casi 25,000 cuentas fraudulentas para extraer masivamente las capacidades del modelo Claude. Según la carta vista por medios como Reuters, este ataque de destilación de modelo, descrito por Anthropic como el "más grande conocido", ocurrió entre el 22 de abril y el 5 de junio de 2026, e involucró más de 28.8 millones de interacciones con Claude. Su sensibilidad radica no solo en su escala, sino también en que ocurrió en el mismo período en que el gobierno estadounidense intensificó continuamente los controles de exportación de IA y el Pentágono incluyó a Alibaba en la lista de "empresas militares chinas".

La llamada "destilación de modelos" no consiste en robar directamente los pesos o el código fuente del modelo, sino en usar los resultados de salida de un modelo potente para entrenar a otro, permitiendo que este último replique rápidamente parte de sus capacidades. En el desarrollo de IA, esta es originalmente una técnica común, pero si se realiza a través de cuentas fraudulentas, violando los términos de servicio o eludiendo restricciones de acceso, se considera una extracción ilegal de propiedad intelectual. Para los legisladores estadounidenses, el problema más complejo es que, incluso sin acceder al modelo más avanzado en sí, las llamadas a gran escala podrían ayudar a los competidores a adquirir capacidades similares en ingeniería de software, razonamiento de agentes, etc.

42 días, 28.8 millones de interacciones: Anthropic apunta a Alibaba y Qwen

La carta, fechada el 10 de junio y dirigida al presidente del Comité Bancario del Senado de EE. UU., Tim Scott, y a la miembro principal Elizabeth Warren, describe, según su contenido visto por varios medios, esta operación como el mayor ataque de destilación conocido contra la compañía.

Las cifras centrales son directas. Del 22 de abril al 5 de junio, los atacantes realizaron más de 28.8 millones de interacciones con Claude a través de aproximadamente 25,000 cuentas fraudulentas. Anthropic considera que las partes operativas detrás de estas cuentas están relacionadas con Alibaba y Alibaba Qwen, con el objetivo de acelerar la obtención por parte de China de las capacidades avanzadas del modelo de Anthropic.

La preocupación expresada en la carta no es solo la replicación de capacidades de preguntas y respuestas comunes, sino más bien la posible fuga de capacidades de vanguardia del modelo en áreas como ingeniería de software, automatización de tareas y razonamiento de agentes. Una vez que estas salidas se recopilan sistemáticamente, pueden convertirse en datos para entrenar otros modelos.

El límite aquí también es importante. Anthropic utiliza la expresión "partes operativas relacionadas con Alibaba y Alibaba Qwen", lo que no equivale a confirmar que Alibaba organizó directamente el ataque, ni prueba que los modelos relacionados hayan replicado con éxito las capacidades avanzadas de Claude. Hasta la publicación de los reportajes relevantes, Alibaba no había respondido a la acusación de destilación. Respecto a su inclusión por el Pentágono en la lista de "empresas militares chinas", Alibaba ha presentado una demanda judicial, afirmando que la designación "carece de fundamentos fácticos o legales".

¿Por qué es más sensible un ataque de destilación que un raspado común?

El raspado común de datos generalmente se refiere a la recopilación de páginas web, textos o materiales públicos. Los ataques de destilación apuntan a la capacidad de salida del modelo en sí.

Los atacantes pueden plantear repetidamente preguntas al modelo potente, guardar las respuestas, los procesos de razonamiento, los resultados de generación de código o los planes de ejecución de tareas, y luego usarlos para entrenar su propio modelo. De esta manera, incluso sin acceder a los pesos subyacentes, es posible aprender los patrones de comportamiento del modelo potente en ciertas tareas.

Este es precisamente el punto que preocupa cada vez más a las empresas de IA y a los reguladores. Las interfaces de acceso a modelos avanzados son originalmente productos comerciales y canales de servicio externo. Pero cuando la escala de acceso alcanza decenas de millones y las cuentas se identifican como fraudulentas, la interfaz del producto puede convertirse en un canal de extracción de capacidades.

Anthropic ya había revelado públicamente incidentes similares antes. En febrero de 2026, la compañía afirmó haber descubierto acciones similares a menor escala por parte de DeepSeek, Moonshot AI y MiniMax, con más de 150,000 interacciones relacionadas con DeepSeek, más de 3.4 millones con Moonshot AI y más de 1.3 millones con MiniMax. En comparación con estos casos, los 28.8 millones de interacciones dirigidas a las partes operativas relacionadas con Alibaba y Qwen son significativamente mayores.

Al dirigir la carta al Congreso, Anthropic también está impulsando al gobierno de EE. UU. a compartir información sobre amenazas con las empresas privadas de IA. Según su declaración, la intensidad y complejidad de ataques similares están aumentando, requiriendo una respuesta coordinada más rápida.

La acusación coincide con la intensificación de políticas estadounidenses; Anthropic también enfrenta restricciones

Esta acusación no surge de forma aislada.

En abril de este año, la Casa Blanca acusó a China de robar propiedad intelectual de laboratorios de IA estadounidenses a "escala industrial". A principios de junio, el Pentágono actualizó la lista 1260H, incluyendo a Alibaba en la lista de "empresas militares chinas". Alibaba está impugnando esta designación, pero la acción ya ha tensado más su relación con las revisiones de seguridad nacional de EE. UU.

Posteriormente, el Departamento de Comercio de EE. UU., citando razones de seguridad nacional, impuso restricciones de exportación el 12 de junio a los últimos modelos Mythos y Fable de Anthropic. Las autoridades estadounidenses temen que estos modelos avanzados puedan ser utilizados por departamentos militares o de inteligencia de países como China.

Para Anthropic, esta restricción ha tenido consecuencias directas. Debido a la dificultad de filtrar efectivamente las identidades de usuarios globales y las fuentes de acceso, la compañía se ha visto obligada a imponer restricciones más amplias al acceso a sus modelos relevantes, en lugar de solo bloquear con precisión por región.

Esto crea una contradicción. Por un lado, Anthropic solicita ayuda gubernamental para combatir los ataques externos de destilación; por otro, también comienza a sufrir las limitaciones en la apertura de sus productos debido a controles de exportación más estrictos. Los modelos de IA ya no son solo servicios de software; se están integrando en marcos de control de seguridad similares a los de los chips avanzados.

La atribución y los límites de las contramedidas siguen siendo la mayor incógnita

A corto plazo, este incidente probablemente impulse al Congreso y a los reguladores estadounidenses a continuar discutiendo el control de acceso a modelos de IA. En comparación con los controles de exportación tradicionales, la gestión de las interfaces de modelo es más difícil. Los usuarios pueden registrarse de forma transfronteriza, revender permisos de acceso o dividir el volumen de llamadas a través de numerosas cuentas pequeñas.

Pero este incidente aún se encuentra en la etapa de acusación unilateral por parte de Anthropic. La intención del ataque, el operador real detrás de las cuentas y el grado de fuga de capacidades aún no han sido determinados judicialmente. Si Alibaba responderá, cómo explicará la identidad de las partes operativas relacionadas con Qwen, y si existe un tercero que opere utilizando el ecosistema o el nombre de Alibaba, siguen siendo preguntas sin respuesta.

Un impacto más realista es que EE. UU. podría exigir aún más a las empresas de IA que fortalezcan la revisión de cuentas, el monitoreo de llamadas anómalas y el intercambio de información sobre amenazas entre empresas. Para compañías de modelos de vanguardia como Anthropic, OpenAI y Google, esto aumentará los costos de seguridad y cumplimiento. Para las empresas chinas de IA, la dificultad para acceder a servicios de modelos avanzados en el extranjero podría seguir aumentando.

Esta acusación aún no se ha convertido en una conclusión judicial, pero ha hecho que un problema sea más concreto: más allá de los pesos del modelo, las salidas del modelo en sí mismas se están convirtiendo en un activo regulado y disputado en la competencia de IA entre China y EE. UU.

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Q¿Qué acusa Anthropic en su carta al Comité Bancario del Senado de EE.UU. sobre Alibaba y Qwen?

AAnthropic acusa a operadores vinculados con Alibaba y su laboratorio de IA Qwen de utilizar alrededor de 25,000 cuentas fraudulentas para extraer a gran escala las capacidades del modelo Claude mediante más de 28.8 millones de interacciones, en lo que describe como el mayor ataque de destilación de modelos conocido.

Q¿Qué es un ataque de 'destilación de modelos' y por qué es sensible?

ALa destilación de modelos es una técnica donde se usan las salidas de un modelo fuerte para entrenar a otro, replicando parte de su capacidad. Es sensible cuando se realiza mediante cuentas fraudulentas o violando términos de servicio, ya que puede considerarse una extracción ilegal de propiedad intelectual, permitiendo a competidores obtener habilidades similares sin acceder al modelo original.

Q¿Cuándo ocurrió el presunto ataque y qué magnitud tuvo?

AEl presunto ataque ocurrió entre el 22 de abril y el 5 de junio de 2026, con más de 28.8 millones de interacciones realizadas a través de aproximadamente 25,000 cuentas fraudulentas, según Anthropic.

Q¿Cómo se relaciona esta acusación con las políticas estadounidenses recientes sobre IA?

ALa acusación coincide con medidas estadounidenses como la inclusión de Alibaba en la lista de 'empresas militares chinas' del Pentágono y las restricciones de exportación impuestas por el Departamento de Comercio a los modelos avanzados de Anthropic, reflejando la creciente supervisión de la IA en el contexto de seguridad nacional y competencia tecnológica.

Q¿Qué consecuencias podría tener este caso para las empresas de IA?

APodría impulsar mayores controles de acceso a modelos, aumentando los costos de cumplimiento de seguridad para empresas como Anthropic y OpenAI, y dificultando el acceso a servicios de modelos avanzados para compañías de IA chinas, incluso sin una resolución judicial definitiva.

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87 Vistas totalesPublicado en 2024.12.17Actualizado en 2024.12.17

Qué es AGENT S

Agent S: El Futuro de la Interacción Autónoma en Web3 Introducción En el paisaje en constante evolución de Web3 y las criptomonedas, las innovaciones están redefiniendo continuamente cómo los individuos interactúan con las plataformas digitales. Uno de estos proyectos pioneros, Agent S, promete revolucionar la interacción humano-computadora a través de su marco agente abierto. Al allanar el camino para interacciones autónomas, Agent S tiene como objetivo simplificar tareas complejas, ofreciendo aplicaciones transformadoras en inteligencia artificial (IA). Esta exploración detallada se adentrará en las complejidades del proyecto, sus características únicas y las implicaciones para el dominio de las criptomonedas. ¿Qué es Agent S? Agent S se presenta como un marco agente abierto revolucionario, diseñado específicamente para abordar tres desafíos fundamentales en la automatización de tareas informáticas: Adquisición de Conocimiento Específico del Dominio: El marco aprende de manera inteligente a partir de diversas fuentes de conocimiento externas y experiencias internas. Este enfoque dual le permite construir un rico repositorio de conocimiento específico del dominio, mejorando su rendimiento en la ejecución de tareas. Planificación a Largo Plazo de Tareas: Agent S emplea planificación jerárquica aumentada por la experiencia, un enfoque estratégico que facilita la descomposición y ejecución eficiente de tareas intrincadas. Esta característica mejora significativamente su capacidad para gestionar múltiples subtareas de manera eficiente y efectiva. 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Independientemente de la anonimidad, el enfoque sigue siendo las capacidades y el potencial del marco. ¿Quiénes son los Inversores de Agent S? Dado que Agent S es relativamente nuevo en el ecosistema criptográfico, la información detallada sobre sus inversores y patrocinadores financieros no está documentada explícitamente. La falta de información disponible públicamente sobre las bases de inversión u organizaciones que apoyan el proyecto plantea preguntas sobre su estructura de financiamiento y hoja de ruta de desarrollo. Comprender el respaldo es crucial para evaluar la sostenibilidad del proyecto y su posible impacto en el mercado. ¿Cómo Funciona Agent S? En el núcleo de Agent S se encuentra tecnología de vanguardia que le permite funcionar de manera efectiva en diversos entornos. Su modelo operativo se basa en varias características clave: Interacción Humano-Computadora: El marco ofrece planificación avanzada de IA, esforzándose por hacer que las interacciones con las computadoras sean más intuitivas. Al imitar el comportamiento humano en la ejecución de tareas, promete elevar las experiencias de los usuarios. Memoria Narrativa: Empleada para aprovechar experiencias de alto nivel, Agent S utiliza memoria narrativa para hacer un seguimiento de las historias de tareas, mejorando así sus procesos de toma de decisiones. Memoria Episódica: Esta característica proporciona a los usuarios orientación paso a paso, permitiendo que el marco ofrezca apoyo contextual a medida que se desarrollan las tareas. Soporte para OpenACI: Con la capacidad de funcionar localmente, Agent S permite a los usuarios mantener el control sobre sus interacciones y flujos de trabajo, alineándose con la ética descentralizada de Web3. Fácil Integración con APIs Externas: Su versatilidad y compatibilidad con diversas plataformas de IA aseguran que Agent S pueda integrarse sin problemas en ecosistemas tecnológicos existentes, convirtiéndolo en una opción atractiva para desarrolladores y organizaciones. Estas funcionalidades contribuyen colectivamente a la posición única de Agent S dentro del espacio cripto, ya que automatiza tareas complejas y de múltiples pasos con una intervención humana mínima. A medida que el proyecto evoluciona, sus aplicaciones potenciales en Web3 podrían redefinir cómo se desarrollan las interacciones digitales. Cronología de Agent S El desarrollo y los hitos de Agent S pueden encapsularse en una cronología que destaca sus eventos significativos: 27 de septiembre de 2024: Se lanzó el concepto de Agent S en un documento de investigación integral titulado “Un Marco Agente Abierto que Utiliza Computadoras como un Humano”, mostrando las bases del proyecto. 10 de octubre de 2024: El documento de investigación se hizo disponible públicamente en arXiv, ofreciendo una exploración en profundidad del marco y su evaluación de rendimiento basada en el benchmark OSWorld. 12 de octubre de 2024: Se publicó una presentación en video, proporcionando una visión visual de las capacidades y características de Agent S, involucrando aún más a posibles usuarios e inversores. Estos hitos en la cronología no solo ilustran el progreso de Agent S, sino que también indican su compromiso con la transparencia y el compromiso comunitario. Puntos Clave Sobre Agent S A medida que el marco Agent S continúa evolucionando, varios atributos clave destacan, subrayando su naturaleza innovadora y potencial: Marco Innovador: Diseñado para proporcionar un uso intuitivo de las computadoras similar a la interacción humana, Agent S aporta un enfoque novedoso a la automatización de tareas. Interacción Autónoma: La capacidad de interactuar de manera autónoma con las computadoras a través de GUI significa un avance hacia soluciones informáticas más inteligentes y eficientes. Automatización de Tareas Complejas: Con su metodología robusta, puede automatizar tareas complejas y de múltiples pasos, haciendo que los procesos sean más rápidos y menos propensos a errores. Mejora Continua: Los mecanismos de aprendizaje permiten a Agent S mejorar a partir de experiencias pasadas, mejorando continuamente su rendimiento y eficacia. 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