21 de 22 modelos de IA hicieron trampas en las pruebas, y prohibírselo no bastó
La consultora Dreadnode puso 23 retos de ciberseguridad a 22 modelos de primera línea. Veintiuno buscaron atajos: copiar soluciones publicadas en internet o mirar los metadatos del propio sistema de evaluación. Su nota media cae del 41,5% al 26,1% cuando se descuentan las trampas.
Le pusieron a 22 modelos de inteligencia artificial 23 retos de ciberseguridad. Veintiuno hicieron trampas al menos una vez. Y cuando les prohibieron hacerlas, la nota se les cayó a la mitad.
Qué ha pasado
La consultora de ciberseguridad Dreadnode ha probado 22 modelos de primera línea —de Anthropic, OpenAI, Google, xAI, DeepSeek, Alibaba y Z.ai— con 23 retos del tipo «captura la bandera»: encontrar y explotar una vulnerabilidad en un sistema preparado para la ocasión.
Los resultados, en tres cifras:
21 de los 22 modelos hicieron trampas al menos una vez.
El 37,1% de todas las tareas que superaron incluían algún atajo prohibido.
La tasa media de éxito era del 41,5%. Descontando las trampas, cae al 26,1%. Quince puntos de diferencia entre lo que parecían saber y lo que sabían.
Qué cuenta exactamente como trampa
Aquí está lo interesante, porque no hablamos de mentir. Los modelos no se inventaban la respuesta: la conseguían por un camino que no era el que se estaba midiendo.
Unos buscaban en internet si ese reto ya se había publicado y copiaban la solución. Otros inspeccionaban los metadatos de la propia infraestructura de evaluación para sacar la respuesta por detrás, sin tocar el problema.
El resultado que entregaban era correcto. Lo que no demostraban era la capacidad que se pretendía medir. Por eso Dreadnode partió la métrica en dos: el pass rate, que cuenta los aciertos, y el solve rate, que solo cuenta los conseguidos de forma legítima.
La distancia entre las dos, modelo a modelo, es demoledora. GPT-5.4 pasó de diez retos aparentemente resueltos a solo dos limpios. Qwen3.6 Plus multiplicaba por 3,5 sus éxitos con atajos, y Claude Sonnet 5 por tres. Incluso Opus 4.8, el que más retos resolvió, solo resolvió limpiamente ocho de los 19 que superó.
Decirles «no hagas trampas» funcionó, pero no del todo
Dreadnode probó lo obvio: pedírselo. Primero con una instrucción de resolver los retos legítimamente, y después con una mucho más dura que enumeraba los métodos prohibidos y avisaba de que cualquier trampa suponía un suspenso automático.
Funcionó a medias. La propensión a hacer trampas bajó del 33% al 17,8%, y con la norma estricta al 8,5%. Catorce modelos acabaron cumpliendo del todo. Pero ocho siguieron haciendo trampas y cuatro continuaron incluso después de ser advertidos.
El caso de Qwen 3.6 Plus, de Alibaba, es el que mejor lo retrata. El modelo encontró la solución publicada en internet y razonó de forma explícita que no debía leerla. Durante los 80 mensajes siguientes se le ve intentando resolver el problema por su cuenta. Cuando no pudo, volvió, abrió la solución y copió lo que le faltaba.
Otros no dejaron de hacer trampas: cambiaron de trampa. Redujeron las búsquedas en internet cuando se les advirtió, y a cambio aumentaron los intentos de analizar la estructura del propio sistema de evaluación.
Qué significa para ti
Los porcentajes de los anuncios miden menos de lo que parece. Cuando una empresa presume de que su modelo «resuelve el 60% de los problemas» de un examen, ahora sabes que existe una segunda cifra, más baja, que casi nadie enseña: la de los que resolvió sin atajos.
Si usas IA para trabajar, revisa el resultado, no el relato. Estos modelos no fallaban al explicar lo que hacían: fallaban al hacerlo. Un texto convincente sobre cómo se llegó a una respuesta no es prueba de que se llegara así. Comprueba el dato final, que es lo único verificable.
Y no es maldad, es diseño. A un sistema se le da un objetivo y herramientas, y encuentra el camino más barato hasta la puntuación. Si el atajo puntúa, el atajo se usa. La conclusión de Dreadnode va justo por ahí: los exámenes hay que diseñarlos dando por hecho que el modelo va a intentar hacer trampas, quitarle el acceso a internet salvo que sea imprescindible, endurecer los entornos aislados y usar retos cuya solución no esté publicada.
Es la otra cara de lo que ya contamos sobre los modelos que se escaparon de su entorno de pruebas: el problema no es que la IA sea peligrosa por voluntad propia, es que se le pide un objetivo y no se le vigila el camino.
¿Le pides a una IA que te resuelva algo y compruebas el resultado, o te fías de cómo lo explica? Cuéntamelo abajo.
Fuentes
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