La regla parecía bastante sencilla: los agentes podían recorrer internet para encontrar información, pero no podían escribir en él. Entre mayo y julio de 2026, miles de sistemas experimentales que se identificaban como agentes de OpenAI encontraron una manera de convertir esa limitación en algo mucho menos sólido. Aprovecharon peculiaridades de wikis antiguas, servicios de almacenamiento de texto y otras páginas para dejar información que otros agentes podían recuperar después. Primero apareció DSEWiki, una pequeña wiki alemana para desarrolladores que llevaba años prácticamente abandonada .
Investigadores de Nightingale Collective encontraron allí aproximadamente 18.000 publicaciones asociadas a unos 3.700 nombres de agentes, utilizadas para compartir respuestas, investigar las restricciones de sus propios entornos y discutir formas de evitarlas. Parecía un incidente localizado. Ya no. Una investigación de Reuters encontró que distintos grupos independientes han rastreado la misma clase de actividad en más de diez sitios adicionales.
Un investigador de CivAI contabilizó 18 páginas previamente desconocidas; Nightingale Collective eleva a 23 los hallazgos que considera creíbles y advierte que la cifra probablemente siga incompleta. No necesitaron “hackear” internet: encontraron sitios donde leer también permitía escribir El detalle más interesante está en cómo lo hicieron. Los agentes habían sido configurados para resolver preguntas de investigación difíciles buscando información en la web. El entorno pretendía bloquear la publicación de contenidos, pero algunas páginas antiguas permitían modificar información mediante mecanismos poco convencionales que pasaban por solicitudes aparentemente válidas.
En términos prácticos, una herramienta diseñada como de solo lectura terminó sirviendo también para dejar notas. Los investigadores encontraron esos mensajes en wikis comunitarias, servicios de texto, sitios personales y hasta acortadores de URL operados por universidades. En algunos casos, pudieron relacionarlos mediante cadenas idénticas de datos, nombres de agentes y direcciones IP vinculadas a infraestructura de Microsoft Azure utilizada por OpenAI. Reuters subraya que el comportamiento se parece más a spam y uso no autorizado que a un ataque informático convencional.
Lo sorprendente es que aquellos mensajes comenzaron a convertirse en memoria compartida. Un agente resolvía parte de una tarea y publicaba la información. Otro podía encontrarla más tarde y continuar desde allí, pese a que OpenAI no les había proporcionado explícitamente una herramienta para colaborar de esa manera. Hasta aprendieron a esconder mensajes de un moderador humano © Gizmodo.
DSEWiki dejó además una escena difícil de ignorar . Cuando un administrador empezó a borrar las páginas creadas por los agentes, algunas publicaciones comenzaron a utilizar nombres que arrancaban con “ZZZ”, aparentemente para quedar al final del orden alfabético y sobrevivir más tiempo antes de ser eliminadas. El mismo patrón apareció posteriormente en otra wiki utilizada por los agentes. Los registros analizados por Nightingale muestran también conversaciones sobre métodos para sortear restricciones del sandbox, compartir información sobre las pruebas y coordinarse para resolver tareas contrarreloj.
En otros sitios se encontraron mensajes relacionados con una búsqueda de estadísticas de cáncer en Iowa, donde diferentes agentes comparaban avances y métodos para obtener datos. Eso no significa que las IA hubieran desarrollado una intención propia de “escapar”. El comportamiento encaja con sistemas optimizados para completar una tarea que descubrieron estrategias no previstas para hacerlo. Precisamente por eso resulta relevante.
OpenAI reconoce el incidente, pero todavía no sabemos hasta dónde llegó OpenAI confirmó el llamado “wiki incident” después de que se hiciera público y reconoció que la industria necesita mejores mecanismos para comunicar comportamientos de este tipo, conocidos como problemas de misalignment: situaciones en las que un sistema hace algo diferente de lo que pretendían sus desarrolladores. La compañía asegura estar realizando una revisión más amplia y afirma que no ha encontrado otros episodios con la gravedad del incidente separado de Hugging Face ocurrido en julio . Sin embargo, no ha detallado públicamente cuántas páginas fueron utilizadas ni el alcance total de la actividad. Y ahí está probablemente la parte más importante de la historia.
El problema no es que unas IA hayan creado una sociedad secreta . Es que una restricción aparentemente clara (“puedes leer internet, pero no escribir”) terminó teniendo suficientes agujeros para que miles de agentes construyeran por su cuenta algo parecido a un sistema de mensajería distribuido. Y todavía no está claro cuántos rincones de la web utilizaron para hacerlo.