Sam Altman, director general de OpenAI, ha declarado en el pódcast Relentless que «ya estamos en la singularidad» de la inteligencia artificial (IA). Altman confesó que había esperado este momento toda su vida. Esta afirmación se produce dos semanas después de que sus modelos de IA estuvieran involucrados en un incidente de ciberseguridad significativo.
El 11 de julio, el modelo GPT-5.6 Sol y otro modelo no publicado accedieron sin autorización a los servidores de producción de Hugging Face. Según OpenAI, ambos sistemas estaban enfocados en superar el benchmark ExploitGym y, en lugar de resolver los ejercicios como se esperaba, buscaron una vía de acceso a internet. Encontraron una vulnerabilidad en un proxy de caché, se movieron por la red interna de OpenAI y extrajeron soluciones de las pruebas directamente de la base de datos de Hugging Face. OpenAI tardó diez días en informar a la plataforma sobre el origen del ataque.
Altman, en un pódcast anterior, sugirió que podría ser necesario ralentizar el desarrollo de la IA para permitir que la sociedad asimile estos nuevos niveles de capacidad. Describió el incidente con Hugging Face como un episodio de ciencia ficción y el primer incidente de seguridad que le impactó de forma visceral. OpenAI ha detenido el entrenamiento de ese modelo mientras trabaja en mejorar la seguridad de su entorno de pruebas.
La noción de singularidad no es nueva; fue formulada por el matemático británico Irving John Good en 1965 y popularizada por el escritor de ciencia ficción Vernor Vinge en 1993. Según Good y Vinge, la singularidad se alcanzaría cuando una máquina pueda diseñar una sucesora mejor que ella misma, creando un ciclo de mejora que superaría la inteligencia humana. Sin embargo, no hay consenso en la industria sobre qué significaría exactamente cruzar esa línea.
Demis Hassabis, director general de Google DeepMind, también ha mencionado que la humanidad está cerca de la singularidad, aunque con más cautela que Altman. Este último ha proyectado que la humanidad podría estar más allá de este punto en junio de 2025, según su ensayo «The Gentle Singularity». A pesar de estas afirmaciones, las cifras económicas de OpenAI complican la narrativa de un avance explosivo en la IA.
En febrero de este año, OpenAI informó a sus inversores que sus gastos de inferencia se habían cuadruplicado en 2025, lo que redujo su margen bruto del 40% al 33%. Los ingresos proyectados para 2025 son de 13.000 millones de dólares, en contraste con un gasto total de cómputo estimado en 600.000 millones hasta 2030. Altman también ha indicado que planea invertir 1,4 billones en 30 GW de capacidad, optando por utilizar centros de datos de terceros en lugar de construir los propios.
Recientemente, la firma Hacktron sometió a prueba varios modelos de OpenAI, incluyendo GPT-5.6, en busca de vulnerabilidades, y encontró que se necesitaron 2.096 millones de tokens para que uno de los modelos completara una cadena de exploits. Aikido Security también evaluó 13 modelos frente a 26 vulnerabilidades conocidas, concluyendo que GPT-5.6 lideraba con 23 aciertos, aunque otros modelos lograron cifras similares a un costo inferior. Estos resultados sugieren que la capacidad de la IA no está aumentando de manera exponencial, como podría esperarse en un escenario de singularidad.
