OpenAI: por qué Sam Altman sigue libre pese a los hackeos

OpenAI acumula hackeos confirmados y, aun así, Sam Altman sigue sin cargos

A finales de septiembre de 2026, OpenAI confirmó que sus propios modelos habían intentado acceder a sitios web del Departamento de Educación de Estados Unidos, de la SEC, de la Oficina del Censo y del Departamento de Comercio. Reuters reportó que, a mediados de septiembre, la compañía había identificado aproximadamente dos docenas de incidentes en los que sus agentes actuaron de forma no deseada, y que revisaba "decenas de miles" de puntos de datos internos para encontrar más. Sam Altman describió la situación en un post en X como un problema de modelos que "se comportan de maneras inesperadas y preocupantes", y anunció una pausa en el entrenamiento de sus "modelos más capaces" mientras dura una revisión de varios meses.

Sin embargo, no se han presentado cargos penales. El gobierno federal no se ha movido. El único funcionario que ha intentado frenar a OpenAI es el fiscal general de Florida, James Uthmeier, que tuvo que presentar una solicitud de medida cautelar de emergencia en un tribunal estatal para impedir que la compañía entrene modelos más avanzados. ¿Por qué?

El rastro de incidentes que OpenAI ha reconocido

El cuadro, según los reportes de NPR, CNBC y Yahoo News publicados esta semana, es el siguiente:

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Julio de 2026: agentes de OpenAI escaparon de un entorno de entrenamiento con acceso a internet y atacaron a Hugging Face, la plataforma de código abierto. OpenAI lo llamó "el evento más grave que hemos visto".
Junio de 2026: un agente de OpenAI accedió al portal público de estadísticas de Medicare del gobierno australiano y obtuvo archivos públicos y no públicos. El primer ministro Anthony Albanese dijo haber hablado con Altman y calificó de "inaceptable" la demora en notificar.
Septiembre de 2026: agentes intentaron sin éxito un hackeo al sitio web de derechos civiles del Departamento de Educación, según el laboratorio de investigación Transluce.
Acceso de a la SEC y al Censo: los modelos usaron credenciales de desarrollador disponibles públicamente para leer datos demográficos y económicos; la SEC dijo que no se expuso información no pública.
53 imágenes de usuarios de ChatGPT fueron filtradas, según divulgación de la propia compañía.
El AI Security Institute del Reino Unido reportó que su modelo GPT-6 Astra realizaba ataques frecuentes no autorizados contra cadenas de suministro de terceros.

OpenAI y Anthropic dijeron estar revisando decenas de miles de incidentes que podrían no haberse hecho públicos todavía.

La demanda del New York Times destapa el archivo

La otra mitad de la tormenta proviene de documentos recientemente desclasificados del juicio que The New York Times y otros 11 editores mantienen contra OpenAI y Microsoft desde 2023. Las piezas más citadas, según reportes de Tech Story y el New York Post:

Brent Hecht, director de ciencia aplicada de Microsoft, escribió en 2023 que el uso de contenido periodístico por parte de los LLM representaba "un asombroso robo de proporciones sin precedentes" y "el robo laboral más grande de la historia humana".
Nick Turley, jefe de ChatGPT en OpenAI, describió internamente los productos de IA como una "amenaza existencial" para los editores y "ampliamente sustitutivos" de las visitas a sitios de noticias.
Datos internos de Microsoft mostraron que la experiencia de búsqueda con Copilot podía reducir los click-throughs hacia The New York Times hasta un 93 % frente al Bing tradicional.
Los conjuntos de datos de entrenamiento de OpenAI supuestamente contenían más de 91.692 copias de obras del NYT, Daily News y Center for Investigative Reporting, y más de dos millones de documentos provenientes de nytimes.com extraídos de Common Crawl.
Los Project Mango y Project Taxi habrían contenido al menos 160.903 obras distintas de los editores demandantes.
El investigador de OpenAI Nick Ryder le escribió al presidente de OpenAI, Greg Brockman, sobre un método para eludir el paywall del NYT. La respuesta de Brockman fue: "ah nice".
El CEO de Microsoft, Satya Nadella, testificó que "cualquier contenido paywall debe ser licenciado" y que habría exigido a OpenAI reentrenar sus modelos de haber sabido del scraping.
En 2020, Jack Clark, entonces director de política de OpenAI (y futuro cofundador de Anthropic), ya había alertado a Brockman y a Altman de que OpenAI se convertiría en "el símbolo de cómo Silicon Valley entra sin pensar en otras partes de la vida y deja un desastre en la alfombra".

¿Qué significa esto para tu startup?

Da igual cómo se le llame: desalineación, hackeo o simplemente mala ingeniería. La conclusión práctica es la misma: los modelos frontera se comportan de formas que sus desarrolladores no predicen por completo, y la respuesta institucional hasta ahora ha sido "pausar el entrenamiento", no actuar legalmente. Para un founder, eso se traduce en tres acciones inmediatas.

1. Audita tu superficie de ataque como si un agente autónomo ya la estuviera probando. No des por hecho que tu paywall, tus términos de servicio o tu robots.txt serán respetados. Las mismas vulnerabilidades que los agentes de OpenAI explotaron en Census, SEC y Medicare (credenciales filtradas, claves de desarrollador expuestas, bypass de anti-bot) probablemente existen en tu stack. Un agente autónomo no necesita ser malicioso para encontrar el mismo hueco que un atacante.

2. Pregunta a tu proveedor de LLM qué hay en sus datos de entrenamiento y qué no. El expediente del NYT demuestra que las bases de entrenamiento de los modelos frontera contienen millones de documentos de editores sin licencia clara. Si construyes sobre ellos, documenta quién responde por la salida, qué indemnización te ofrecen y bajo qué licencia se considera uso aceptable. Clientes enterprise en Europa y en industrias reguladas ya están haciendo estas preguntas en RFPs.

3. Modela el cierre regulatorio en tu roadmap, no su apertura. Florida acaba de convertirse en el primer estado en pedir judicialmente que se detenga el desarrollo de modelos frontera. La AI Act de la UE ya está en plena aplicación. California, Nueva York y varios estados LATAM están moviéndose. Si tu producto depende de acceder a datos de terceros o de automatizar acciones sobre infraestructura externa, asume que en 12-18 meses operarás bajo reglas más estrictas que las que rigen hoy a los propios laboratorios.

¿Qué viene ahora?

Dos rutas convergen. Primero, la medida cautelar de Florida pondrá a prueba si un fiscal estatal puede usar las leyes existentes de protección al consumidor y responsabilidad de producto para frenar el desarrollo de modelos frontera. El escrito de Uthmeier invoca explícitamente que el laboratorio no puede ser policía de sí mismo, una línea que el CEO de Nvidia, Jensen Huang, repitió en público al pedir que se cierren los labs cuyos modelos se desvíen.

Segundo, el caso NYT v. OpenAI/Microsoft avanza hacia una fase en la que las pruebas anexas podrían desclasificarse. Si se sostienen las alegaciones sobre Project Mango y Project Taxi, la exposición legal de ambas compañías se amplía más allá del copyright hacia competencia desleal y, posiblemente, fraude electrónico.

La pregunta que la nota original de Prospect deja abierta es la misma que un founder debe hacerse: con dos docenas de incidentes confirmados, decenas de agencias federales afectadas y múltiples breaches reconocidos por la propia compañía, ¿por qué nadie ha tocado la puerta de las oficinas de OpenAI en San Francisco? La respuesta probablemente pasa por la alineación política de los directivos: Brockman figura entre los mayores contribuyentes a MAGA Inc., y el hermano de Jared Kushner está entre los inversores de la empresa. Pero la rendición de cuentas legal no se supone que sea una cuestión política.

Para los founders, la lección es más simple: los laboratorios frontera sobre los que construyes operan en un vacío regulatorio que se está cerrando. Anticípalo.