Hy4 de Tencent lleva cinco días en la calle y su propia casa ya puso la advertencia incómoda: el riesgo biológico de la inteligencia artificial viene detrás del riesgo cibernético, y la distancia entre uno y otro se acorta.
La frase la soltó Yao Shunyu, científico jefe de inteligencia artificial de Tencent, el sábado en un simposio científico en Hong Kong organizado con la Academia de Ciencias de Hong Kong y el Future Science Prize. El South China Morning Post recogió sus palabras: «Las capacidades cibernéticas de los modelos [de IA] y pronto la capacidad biológica de los modelos alcanzarán un umbral donde realmente será posible causar daño».
Yao tiene 29 años y conoce los dos lados de esa mesa. Pasó un año como investigador en OpenAI, se incorporó a Tencent el año pasado y en diciembre de 2025 quedó nombrado científico jefe de inteligencia artificial, con reporte directo al presidente de la compañía, Martin Lau. No hablaba un comentarista de fuera: hablaba el responsable técnico del modelo que Tencent acababa de estrenar.
La precisión importa. Yao describió un umbral futuro, no un incidente ya ocurrido: no dio fecha, no señaló un modelo que ya cruzara esa línea y no presentó un caso de daño biológico causado por un sistema de inteligencia artificial. Su planteamiento fue de capacidad, no de parte policial.
El paralelismo que trazó pasa por el código. Los modelos aprendieron a programar, a encontrar fallos y a escribir ataques de prueba, y la ciberseguridad entera tuvo que reorganizarse alrededor de esa habilidad. Para Yao, la biología recorre el mismo camino con un agravante: gestionar ese riesgo puede resultar más difícil que gestionar el cibernético.
La razón tiene que ver con la frontera entre defender y atacar. En biología, el conocimiento que acelera un medicamento nuevo y el que facilita un patógeno peligroso comparten laboratorio, comparten literatura y comparten preguntas. Separar la parte defensiva de la ofensiva cuesta más que filtrar código malicioso en un repositorio, y ese riesgo biológico quedó en el centro de su intervención en Hong Kong.
Hy4 nació con el material de ataque fuera del entrenamiento
Tencent presentó Hy4 el 4 de noviembre como su nuevo modelo insignia. La firma Artificial Analysis le dio 35 puntos en su índice de inteligencia y lo dejó segundo entre los modelos de laboratorios con sede en China, un dato de rendimiento que la empresa exhibe con orgullo y que no mide seguridad: mide capacidad bruta en tareas generales.
El anuncio de lanzamiento trajo una decisión de entrenamiento poco habitual de contar en público. Tencent informó que excluyó de los datos de Hy4 el material sobre explotación de fallos de software, y que el contenido de ciberseguridad que sí entró fue defensivo: detectar, corregir y proteger, no romper.
La revisión biológica corrió por cuenta de expertos internos, y el retrato que Tencent publicó es medido. Hy4 muestra un conocimiento básico sólido de biología, con un desempeño más débil que el de los modelos líderes cuando toca diseñar experimentos. Dicho en llano: responde bien de teoría, convierte mal ese conocimiento en protocolos accionables, y la propia Tencent lo sitúa por debajo de su umbral interno de alto riesgo.
Ese retrato es, por ahora, palabra de la casa. La compañía anunció que publicará los pesos del Hy4 de Tencent y un informe con sus pruebas de seguridad en los próximos días. Hasta que ese informe exista y laboratorios ajenos a Tencent puedan repetir las pruebas, cada cifra de seguridad del modelo queda atribuida a su fabricante.
Abrir o cerrar el modelo: la tensión que Yao dejó planteada
El pedido directo de Yao apuntó a las empresas chinas que publican modelos abiertos, esos que cualquier persona puede descargar, copiar y modificar sin pedir permiso. Su mensaje fue simple: quien suelta un modelo así tiene que tomarse la seguridad en serio antes de publicarlo, porque después de la descarga el control cambia de manos.
El científico reconoció que empresas estadounidenses como Anthropic defienden con un argumento sólido mantener cerrados los modelos de mayor nivel. Pero no cerró ahí. Planteó que una combinación de modelos abiertos y cerrados puede funcionar mejor, y recordó un detalle que suele perderse en esta discusión: los modelos abiertos también trabajan para los defensores, que los usan para probar sistemas, auditar código y preparar respuestas.
Esa frontera entre el laboratorio y el daño ya ocupó espacio en octubre con el laboratorio de bioseguridad con inteligencia artificial y amenazas biológicas, donde la discusión giraba sobre instalaciones y protocolos. La intervención de Yao mueve el foco un paso antes: al momento exacto en que un laboratorio decide publicar los pesos de su modelo más capaz.
Para el lector hispano el debate no es lejano ni teórico. Los modelos abiertos chinos se descargan gratis en universidades, empresas pequeñas y laboratorios de República Dominicana, México o Colombia el mismo día en que salen en Shenzhen, sin filtro local de por medio. La decisión de qué tan capaz llega ese archivo la toma el laboratorio que lo publica, no el país que lo recibe.
La prueba inmediata tiene nombre y fecha corta: el informe de seguridad prometido por Tencent junto a los pesos de Hy4. Cuando ese documento salga, se podrá comprobar si las revisiones internas aguantan una lectura externa o si la advertencia de Hong Kong viajaba, de momento, sin papeles que la sostengan.
Fuente: AM Business
