Un investigador de seguridad de Bitcoin afirma que se ha visto obligado a volver a utilizar modelos de IA chinos de código abierto después de que OpenAI restringiera su acceso, lo que subraya una creciente preocupación de que las herramientas de IA más capaces no estén disponibles para los defensores de la ciberseguridad.

En una publicación en X el martes, Rob Hamilton, director ejecutivo de AnchorWatch, dijo que había comenzado a integrar las capacidades de Trust & Cyber de OpenAI en su trabajo de Bitcoin Red Team el sábado, solo para descubrir que su acceso había sido restringido a la mañana siguiente. OpenAI ha estado implementando gradualmente funciones especializadas de ciberseguridad para socios selectos bajo su programa Trust & Cyber, diseñado para respaldar el trabajo de seguridad defensiva, pero el acceso sigue condicionado a procesos de aprobación que la empresa no ha detallado públicamente.

"Me destroza como estadounidense patriota tener que hacer esto, pero volveré a usar modelos chinos de código abierto para llevar a cabo mi investigación y proteger la infraestructura de Bitcoin", escribió Hamilton.

Bitcoin Red Team es un grupo de voluntarios que ha estado combinando herramientas de IA con revisión humana para escanear cientos de repositorios de código abierto relacionados con Bitcoin en busca de vulnerabilidades. Los esfuerzos del grupo se aceleraron en los días posteriores al hackeo del monedero hardware Coldcard, en el que se robaron más de 100 millones de dólares en Bitcoin. El incidente fue una de las mayores brechas conocidas de monederos hardware y subrayó la importancia de las auditorías continuas de código en todo el ecosistema de Bitcoin, donde las fallas en las herramientas de custodia pueden provocar pérdidas irreversibles debido a la ausencia de un mecanismo de reversión o contracargo en la blockchain.

Hamilton explicó que la restricción de acceso ahora le impide continuar con el trabajo crítico de investigación. "Ahora se me impide poder continuar la investigación en un esfuerzo adicional para asegurar que sus cambios de código sean suficientes, así como entender si hay otros problemas que aún no se han descubierto", señaló.

Advirtió que las limitaciones de acceso a modelos de IA avanzados afectan desproporcionadamente a los investigadores de seguridad legítimos. "Los black hats no encontrarán estos problemas. Los white hats sí. Hemos alcanzado un mínimo local en materia de políticas", afirmó Hamilton. "La inteligencia no tiene restricciones para quienes no siguen las reglas, y quienes se dedican a la reducción de daños quedan al margen."

El incidente refleja un desafío más amplio en todo el sector de las criptomonedas. El mes pasado, ejecutivos cripto dijeron a Cointelegraph que muchos de los principales actores de la industria aún están esperando obtener acceso a los nuevos y potentes modelos de IA para reforzar su código contra ataques, y solo unos pocos seleccionados lo han recibido hasta ahora. La brecha ha persistido incluso cuando los exploits relacionados con blockchain y los hackeos de contratos inteligentes han seguido provocando miles de millones de dólares en pérdidas anuales, según datos de empresas de seguridad blockchain.

Los modelos de IA de código abierto desarrollados en China, como los publicados por empresas como Alibaba y DeepSeek, se han vuelto cada vez más competitivos en tareas de análisis de código e investigación de seguridad. Estos modelos están disponibles de forma gratuita para descarga y despliegue local, lo que significa que no están sujetos a los controles de acceso o políticas de uso que rigen las plataformas de IA propietarias occidentales. Para los investigadores de seguridad que trabajan bajo presión de tiempo, esa disponibilidad sin fricciones es una ventaja práctica que los modelos cerrados cada vez menos pueden igualar.

Bitcoin Red Team había informado previamente de miles de hallazgos a través de sus auditorías de seguridad continuas de bases de código relacionadas con Bitcoin. El grupo de voluntarios depende del escaneo asistido por IA combinado con revisión manual para identificar posibles vulnerabilidades antes de que los actores malintencionados puedan explotarlas.

La experiencia de Hamilton pone de relieve una tensión emergente en la gobernanza de la IA: a medida que las principales empresas de IA imponen controles de acceso más estrictos a sus modelos más potentes, los investigadores de seguridad independientes podrían recurrir cada vez más a alternativas sin restricciones para continuar su trabajo defensivo. El resultado de esta dinámica tiene implicaciones más allá de las criptomonedas: cualquier industria que dependa de auditorías de seguridad independientes de terceros podría enfrentar limitaciones similares si los proveedores de IA avanzada reducen el acceso a sus herramientas más capaces.