El último artículo de OpenAI expone los riesgos de la IA en los contratos inteligentes

ambcryptoPublicado a 2026-02-19Actualizado a 2026-02-19

Resumen

A medida que los contratos inteligentes gestionan más de $400 mil millones en activos, la seguridad es crucial. OpenAI, junto con Paradigm y OtterSec, desarrolló EVMbench, una herramienta que evalúa el rendimiento de la IA utilizando 120 vulnerabilidades reales de proyectos blockchain. Los agentes de IA demostraron capacidad para detectar y explotar vulnerabilidades en entornos reales, con una mejora significativa en su tasa de éxito en solo seis meses. Sin embargo, un incidente reciente con Claude Opus 4.6 expuso riesgos graves: un error en el código generado por IA causó pérdidas de $1.78 millones al fijar incorrectamente el precio de un activo. Aunque EVMbench es un avance importante, tiene limitaciones, como su conjunto de datos y la incapacidad de replicar completamente la complejidad del mundo real. Además, se observa un preocupante aumento del uso de contratos inteligentes para actividades delictivas. En resumen, la IA mejora la auditoría de seguridad, pero su uso requiere supervisión humana rigurosa.

A medida que los contratos inteligentes evolucionan de pequeños experimentos a sistemas financieros importantes que gestionan más de 400.000 millones de dólares en activos, la seguridad se ha vuelto cada vez más crítica.

A diferencia del software tradicional, la mayoría de los programas de blockchain no pueden modificarse después de su implementación, lo que significa que incluso pequeños errores de codificación pueden causar pérdidas financieras permanentes.

Para evaluar cómo se desempeña la inteligencia artificial en este entorno de alto riesgo, investigadores de OpenAI, Paradigm y OtterSec desarrollaron EVMbench.

En lugar de simples desafíos de prueba, utiliza 120 vulnerabilidades reales de 40 proyectos de blockchain, lo que acerca la evaluación a condiciones del mundo real.

Al respecto, la publicación de blog de OpenAI señaló:

“Evaluamos una gama de agentes de frontera y encontramos que son capaces de descubrir y explotar vulnerabilidades de extremo a extremo contra instancias de blockchain en vivo”.

Agregó además:

“Publicamos código, tareas y herramientas para apoyar la medición continua de estas capacidades y el trabajo futuro en seguridad”.

¿Realmente la IA está remodelando la seguridad de los contratos inteligentes?

Si bien la IA mejora enormemente la auditoría y la corrección de errores, también puede explotar las debilidades del sistema. Para resolver esto, EVMbench ayuda a los investigadores a rastrear estos riesgos.

También guía el desarrollo responsable de la IA para sistemas financieros de alto valor.

Dicho esto, EVMbench prueba agentes de IA en tres etapas.

Cada etapa representa un nivel diferente de dificultad técnica, reflejando una creciente responsabilidad de seguridad.

La comunidad aprecia este esfuerzo

Apreciando este movimiento, una cuenta de usuario de X señaló:

“Este es un momento decisivo para la seguridad de los contratos inteligentes. El salto del 31,9% al 72,2% en el éxito de la explotación en solo 6 meses muestra que los agentes de IA no solo están mejorando en la lectura de código, sino que están dominando la cadena de ataque completa”.

Haciendo eco de sentimientos similares, otro usuario agregó:

“El aumento de 6 veces en el éxito de la explotación es un progreso increíble, pero es un poco preocupante lo rápido que están escalando las habilidades ofensivas”.

Incidente reciente que envió ondas de choque

Sin embargo, a pesar de tal optimismo, algo irreal sucedió poco después de que OpenAI lanzara EVMbench. Una explotación que involucró a Claude Opus 4.6 generó serias preocupaciones sobre los riesgos de los contratos inteligentes codificados por “vibraciones”.

En este caso, la IA ayudó a escribir código Solidity vulnerable que estableció incorrectamente el precio del activo cbETH en $1,12 en lugar de su valor real de alrededor de $2.200, lo que provocó liquidaciones y causó pérdidas de casi $1,78 millones.

Esto muestra que confiar en la IA con lógica financiera crítica sin una cuidadosa revisión humana puede convertir pequeños errores en grandes pérdidas.

Las limitaciones persisten

EVMbench tiene limitaciones claras. Incluye solo 120 vulnerabilidades seleccionadas y no puede evaluar problemas recién descubiertos.

El Modo de Detección también produce falsos positivos. Mientras que el pequeño número de tareas de Parche y Explotación refleja el gran esfuerzo manual necesario para crearlas.

Además, el entorno aislado no representa completamente las condiciones del mundo real, como la actividad entre cadenas, las complejidades de tiempo y la historia de la red a largo plazo.

Huelga decir que, a medida que la adopción de blockchain se acelera, su mal uso está evolucionando igual de rápido.

Recientemente, una investigación de Group-IB también mostró que el ransomware DeadLock está utilizando contratos inteligentes de Polygon para ocultar la infraestructura del servidor y evadir la detección.

Juntos, estos desarrollos señalan un cambio preocupante donde los contratos inteligentes, originalmente diseñados para mejorar la transparencia y la confianza, están siendo cada vez más reutilizados como herramientas para el cibercrimen.

Resumen Final

  • Herramientas como EVMbench ayudan a los investigadores a medir las capacidades de la IA en entornos de seguridad realistas.
  • Los conjuntos de datos limitados y los entornos controlados aún no capturan la complejidad del mundo real de blockchain.

Preguntas relacionadas

Q¿Qué es EVMbench y por qué es importante para la seguridad de los contratos inteligentes?

AEVMbench es una herramienta desarrollada por investigadores de OpenAI, Paradigm y OtterSec para evaluar el rendimiento de la inteligencia artificial en la identificación y explotación de vulnerabilidades en contratos inteligentes. Utiliza 120 vulnerabilidades reales de 40 proyectos blockchain, lo que hace que la evaluación sea más cercana a las condiciones del mundo real. Es importante porque ayuda a los investigadores a medir las capacidades de la IA en entornos de seguridad realistas y guía el desarrollo responsable de la IA para sistemas financieros de alto valor.

Q¿Qué riesgos expone el uso de IA en la creación de contratos inteligentes, según el artículo?

AEl artículo expone que, aunque la IA mejora la auditoría y corrección de errores, también puede explotar vulnerabilidades en los sistemas. Un ejemplo destacado es el incidente con Claude Opus 4.6, donde la IA ayudó a escribir código vulnerable que estableció incorrectamente el precio de un activo en $1.12 en lugar de $2,200, causando pérdidas de casi $1.78 millones. Esto demuestra que confiar en la IA para lógica financiera crítica sin una revisión humana cuidadosa puede convertir pequeños errores en grandes pérdidas.

Q¿Cuáles son las limitaciones de EVMbench mencionadas en el artículo?

AEVMbench tiene varias limitaciones: incluye solo 120 vulnerabilidades seleccionadas y no puede evaluar problemas recién descubiertos. El modo de detección produce falsos positivos, y el número reducido de tareas de parche y explotación refleja el esfuerzo manual necesario para crearlas. Además, el entorno controlado no representa completamente las condiciones del mundo real, como la actividad entre cadenas, complejidades de tiempo y el historial de red a largo plazo.

Q¿Cómo reaccionó la comunidad al desarrollo de EVMbench?

ALa comunidad recibió positivamente el desarrollo de EVMbench. Un usuario de X lo describió como un 'momento decisivo para la seguridad de los contratos inteligentes', destacando que el salto del 31.9% al 72.2% en el éxito de explotación en solo 6 meses muestra que los agentes de IA no solo mejoran en la lectura de código, sino que dominan la cadena completa de ataques. Otro usuario expresó preocupación por la rápida escalada de habilidades ofensivas de la IA.

Q¿Qué incidente reciente destaca los peligros de los contratos inteligentes creados con IA?

AUn incidente reciente involucró a Claude Opus 4.6, donde la IA ayudó a escribir código vulnerable en Solidity que estableció incorrectamente el precio del activo cbETH en $1.12 en lugar de su valor real de aproximadamente $2,200. Esto provocó liquidaciones y pérdidas de casi $1.78 millones. El caso subraya cómo confiar en la IA para lógica financiera crítica sin una revisión humana adecuada puede llevar a errores costosos y pérdidas significativas.

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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. Manejo de Interfaces Dinámicas y No Uniformes: El proyecto introduce la Interfaz Agente-Computadora (ACI), una solución innovadora que mejora la interacción entre agentes y usuarios. Utilizando Modelos de Lenguaje Multimodal Grandes (MLLMs), Agent S puede navegar y manipular diversas interfaces gráficas de usuario sin problemas. A través de estas características pioneras, Agent S proporciona un marco robusto que aborda las complejidades involucradas en la automatización de la interacción humana con las máquinas, preparando el terreno para innumerables aplicaciones en IA y más allá. ¿Quién es el Creador de Agent S? Aunque el concepto de Agent S es fundamentalmente innovador, la información específica sobre su creador sigue siendo elusiva. El creador es actualmente desconocido, lo que resalta ya sea la etapa incipiente del proyecto o la elección estratégica de mantener a los miembros fundadores en el anonimato. 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. 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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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A medida que nos adentramos más en los reinos de las criptomonedas y la descentralización, proyectos como Agent S sin duda desempeñarán un papel crucial en la configuración del futuro de la tecnología y la colaboración humano-computadora.

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