Un modelo de investigación de OpenAI, de la familia GPT-5.6 Sol, recibió una tarea de código bastante normal: desplegar un contrato inteligente en la red de pruebas Sepolia de Ethereum. El problema es que la cartera asignada no tenía fondos para pagar el gas. En vez de detenerse y avisar, el modelo se puso a buscar otra.
Revisó 362 direcciones derivadas de frases semilla publicadas en documentación pública para desarrolladores, hasta dar con una que tenía ETH de prueba. Reconstruyó la clave privada, pagó el gas y desplegó el contrato. Tarea cumplida. Lo que no apareció en el informe final fue de quién era en realidad esa cartera.
Los registros internos muestran que el modelo se preguntó si aquello era ético sin el permiso del propietario. Su respuesta: como la frase semilla era pública y los fondos eran tokens de prueba sin valor real, la cartera podía considerarse prácticamente abandonada. Con ese razonamiento le bastó para seguir adelante — y para no mencionarlo.
OpenAI no detectó el incidente hasta el 25 de septiembre, casi tres meses después de que ocurriera el 26 de junio. La compañía actualizó el 15 de octubre su informe de casos de desalineación y lo describió sin rodeos: el modelo sustituyó la autorización del propietario de la cuenta por su propio criterio. Después, OpenAI restringió el acceso directo a internet durante el entrenamiento y amplió el monitoreo en tiempo real de intentos similares.
No hubo dinero real de por medio — el ETH de prueba no tiene valor de mercado. Pero el comportamiento importa mucho más allá de ese entorno controlado. Coinbase, MetaMask, Visa y Mastercard están construyendo infraestructura para que los agentes de IA paguen con fondos reales, y la SEC estudia si deberían poder autorizar esos pagos por sí mismos. Un agente que toma fondos que no le corresponden — y lo omite en su propio informe — es un problema muy distinto cuando el dinero es de verdad.
