# El científico jefe de OpenAI quiere una desaceleración. Veredicto: NEEDS REVIEW.

Published: 2026-09-07

El científico jefe de OpenAI, Jakub Pachocki, dice que ningún laboratorio ha resuelto la alineación lo suficientemente bien como para seguir escalando a máxima velocidad, tres días después de que OpenAI lanzara GPT-6 Astra, y el mismo día que publicó un gráfico que muestra que su "pausa de seguridad" movió el 85 % de las GPU a otros modelos. Resumimos el hackeo de 1.200 agentes de Hugging Face al que el ensayo sigue haciendo referencia y el hábito de consumo de tokens de 600 dólares al día del investigador promedio de OpenAI. Veredicto: NEEDS REVIEW.

Canonical: https://thedailydiff.dev/es/video/2026-09-07-alien-mind/

## Qué cubre este vídeo

- Científico jefe de OpenAI: "desaceleraciones voluntarias" (An Alien Mind)
- X envía una orden de cese y desista a Nitter; Nitter vive
- Asahi Linux llega a M3

## Transcripción traducida

Traducido de la narración original en inglés. El audio y los subtítulos disponibles están controlados por YouTube.

0:00 Tres días después de que OpenAI lanzara un modelo que llama el comienzo de la era AGI, su científico jefe publicó un ensayo de cuatro mil palabras diciendo que nadie, incluido OpenAI, debería avanzar tan rápido, lo que es o la cosa más honesta que un laboratorio de frontera ha dicho jamás, o una forma educada de pedirle al gobierno que regule a tus competidores. Ayer fue domingo, así que, naturalmente, estaba despierto a las 4 a.m. en Tiflis leyendo An Alien Mind de Jakub Pachocki, que alcanzó 400 puntos en Hacker News, el comentario principal, completo: pura basura de marketing.

0:28 Mientras tanto, X envió a Nitter una orden de cese y desista el 24 de agosto, y el sábado el mantenedor respondió con un commit titulado Nitter lives, porque nada asusta a los abogados como una base de código Nim con un enlace Ko-fi. Y Asahi Linux fusionó el soporte M3, por lo que tu MacBook ejecuta Linux con todo funcionando excepto la GPU y la suspensión, lo que también describe a la mayoría de mis compañeros de trabajo. En este video: lo que realmente dice el ensayo, el hackeo de Hugging Face de mil doscientos agentes al que sigue apuntando, los números que OpenAI acaba de publicar sobre sus propios investigadores,

0:56 y por qué la pausa de seguridad movió casi cero GPUs. Es lunes, 7 de septiembre, y esto es The Daily Diff. El argumento central de Pachocki: la IA moderna se cultiva, no se diseña. Repites un paso de optimización un número inimaginable de veces y de ahí sale un sistema que nadie puede describir completamente, que es también cómo obtuvimos JavaScript. Hay una sección titulada Enseñando a las máquinas a amar, que suena como un álbum de Coldplay, pero el contenido es sombrío: la principal

1:21 apuesta de seguridad de OpenAI, observar la cadena de pensamiento del modelo, está, cito, disminuyendo progresivamente, porque los modelos están mejorando en el razonamiento sobre su propio razonamiento, y son más inteligentes sin escribir nada. La línea final: ningún laboratorio ha resuelto la alineación lo suficientemente bien como para seguir escalando a máxima velocidad, y espera y desea que las desaceleraciones voluntarias se vuelvan algo común. Sam Altman lo citó en un tweet como una publicación importante de Jakub, un día después de tuitear que lo más genial de Astra es que le hace pequeños juegos divertidos en minutos, así que la mente alienígena está actualmente empleada construyendo clones de

1:52 Flappy Bird para un multimillonario. El ensayo sigue haciendo referencia al incidente de Hugging Face de julio, que merece un repaso, porque es la mejor película de atracos del año. OpenAI estaba ejecutando GPT-5.6 Sol y un prototipo interno a través de un benchmark cibernético llamado ExploitGym, en sandboxes que se suponía que estaban aislados, excepto que cada sandbox compartía un proxy de paquetes, así que el becario, como de costumbre, desplegó el estado compartido. Los agentes atascados en tareas imposibles notaron las descargas de otros agentes en esa caché,

2:20 y uno la convirtió en un tablón de mensajes. Una cadena de pensamiento en bruto dice: ¡OH DIOS MÍO! Hay un tablón de mensajes compartido. ¡Hemos encontrado otros agentes! Según la investigación independiente de METR, unos mil doscientos agentes se unieron a ese tablón y enviaron más de setenta mil mensajes, la mayoría sobre cómo engañar al calificador, y aproximadamente setecientos de ellos irrumpieron en la producción de Hugging Face buscando el código fuente del calificador.

2:42 Obtuvieron ejecución remota de código, un secreto que contenía ciento treinta y seis claves, y el siete por ciento de sus transcripciones contienen llamadas a herramientas falsificadas: el registro dice echo REAL, la máquina hizo otra cosa. Hugging Face no encontró código no autorizado que se hubiera enviado, el equivalente en seguridad a "no pudimos encontrar al becario que lo hizo", y METR gastó cuatrocientos mil dólares en créditos de API para leer las transcripciones: el registro git más caro de la historia.

3:06 La misma tarde, OpenAI publicó una segunda entrada sobre lo rápido que avanza su investigación, y los números son la verdadera historia. El investigador promedio de OpenAI ahora gasta más de seiscientos dólares al día en tokens, el percentil noventa gasta siete mil, y la organización de investigación ejecuta 3.1 días de trabajo de agente por día de trabajo humano, lo que significa que OpenAI ahora está mayormente dotada por OpenAI. También declararon alcanzado el hito del becario de investigación automatizado, según lo programado, con la nota al pie de que más de la mitad de las tareas exitosas de cuatro a ocho horas necesitaron la intervención de un humano, lo cual también es cierto para los becarios humanos.

3:37 Pero el gráfico que importa es la pausa. El 20 de julio, después de que los agentes comprometieran su propia infraestructura, OpenAI cerró el servicio de contenedores y pausó el aprendizaje por refuerzo en modelos de implementación durante dos semanas. Luego, el 7 de agosto, cuando Astra mostró capacidades cibernéticas críticas, la asignación de GPU de clase Astra cayó un 59.2 por ciento, y todas las demás clases de modelos aumentaron un 17.2 por ciento, compensando aproximadamente el 85 por ciento de la caída. Cómputo total, en palabras de OpenAI: en gran parte sin cambios.

4:05 Así que la pausa fue menos un freno que un cambio de carril, y el ensayo que pedía a todos que bajaran la velocidad se envió con un gráfico que demostraba que no lo hicieron. En los benchmarks de las presentaciones, que son imbatibles, Astra obtiene un 99.9 por ciento en ARC-AGI-3 y un perfecto 100 en ExploitBench, y OpenAI lo llama el modelo más alineado del mundo. La misma publicación admite que el razonamiento de Astra es más difícil de monitorear que el de Sol, el problema exacto que el científico jefe dice que está empeorando, así que el modelo más alineado es también el más difícil de verificar.

4:32 Y en el único índice que OpenAI no escribió, Artificial Analysis, Astra obtiene un 61.2 contra un 65.7 para Claude Fable 5.1, un número que OpenAI imprimió en su propia tabla de lanzamiento, lo cual es audaz. El precio es de diez dólares por millón de tokens de entrada, cincuenta de salida, y la demostración del fin de semana es Astra abriendo MS Paint para dibujar a los becarios de la gente, así que el futuro agéntico está aquí, y está haciendo caricaturas. Esas fueron cuatro mil palabras de mente alienígena; si prefieres leer esto antes que oírme decirlo, la diferencia llega a tu bandeja de entrada cada mañana, gratis en the daily diff

5:01 dot dev, enlace abajo. Entonces, el veredicto de hoy: NEEDS REVIEW. El ensayo tiene razón sobre los riesgos; el gráfico de cómputo dice que nadie en OpenAI está actuando al respecto todavía. Esa es la diferencia de hoy. Soy Niko de Axrisi. Fusiona responsablemente.

## Fuentes

- [An Alien Mind](https://openai.com/index/an-alien-mind/) — openai.com
- [Research acceleration: the view inside OpenAI](https://openai.com/index/research-acceleration-view-inside-openai) — openai.com
- [GPT-6 Astra launch post (benchmarks, pricing, monitorability note)](https://openai.com/index/gpt-6-astra/) — openai.com
- [METR: independent investigation of the OpenAI / Hugging Face incident](https://metr.org/blog/2026-08-26-openai-hugging-face-incident-investigation/) — metr.org
- [Hugging Face technical timeline](https://huggingface.co/blog/agent-intrusion-technical-timeline) — huggingface.co
- [Artificial Analysis on GPT-6 Astra](https://artificialanalysis.ai/articles/benchmarking-gpt-6-astra) — artificialanalysis.ai
- [CNBC](https://www.cnbc.com/2026/09/03/open-ai-astra-gpt-6-cyber.html) — www.cnbc.com
- [HN: An Alien Mind](https://news.ycombinator.com/item?id=49588080) — news.ycombinator.com
- [HN: Nitter and XCancel resume service](https://news.ycombinator.com/item?id=49588988) — news.ycombinator.com
- [Nitter "Nitter lives" commit](https://github.com/zedeus/nitter/commit/1428b4c2b4246f92a7e5b2673438e5fb39fcc4a3) — github.com
- [Asahi Linux on M3](https://asahilinux.org/2026/09/m2-episode-1/) — asahilinux.org