OpenAI y Anthropic firman una carta para evitar que se desarrollen armas biológicas con IA

Washington, 4 de junio de 2026 – Los directores ejecutivos de las principales compañías de inteligencia artificial han pedido al Congreso de Estados Unidos que apruebe legislación que dificulte a los actores malintencionados la creación de armas biológicas mediante el uso de sus tecnologías.

Demis Hassabis, CEO de Google DeepMind; Sam Altman, de OpenAI; Dario Amodei, de Anthropic; y Mustafa Suleyman, de Microsoft AI, forman parte de los firmantes de una carta pública que insta a la aprobación de leyes que obliguen a los proveedores de ácidos nucleicos sintéticos a verificar la identidad de sus clientes y el propósito de los pedidos. La iniciativa fue organizada por el Instituto para el Progreso, un grupo sin afiliación partidista, y la Fundación para la Innovación Americana, de tendencia conservadora.

Riesgo biotecnológico potenciado por la IA

La carta reconoce que, dado el ritmo acelerado del desarrollo de la inteligencia artificial, “existe una posibilidad real de que se erosionen significativamente las barreras de conocimiento que históricamente han impedido a los malos actores obtener armas biológicas”. Desde los primeros experimentos de síntesis de ácidos nucleicos por Arthur Kornberg en la década de 1950, el proceso se ha automatizado y hoy decenas de empresas de todo el mundo ofrecen sintetizadores comerciales que “imprimen” secuencias genéticas a medida para investigación, desarrollo farmacéutico y diagnóstico.

En 2017, investigadores canadienses compraron material genético por un valor de 100 000 dólares y lograron reconstituir el virus de la viruela equina, un pariente cercano y mortal de la viruela humana. Ese incidente despertó alarmas sobre la facilidad con la que la síntesis genética, cuyo costo sigue disminuyendo, puede ser empleada con fines peligrosos.

Los avances en IA permiten ahora diseñar nuevas toxinas y patógenos mediante grandes modelos de lenguaje. Aunque la fabricación de un virus funcional todavía requiere conocimientos biológicos, la combinación de IA y síntesis genética reduce la barrera de entrada para grupos bioterroristas, cuyo potencial de causar víctimas masivas, pánico y pérdidas económicas es considerable. Un patógeno creado con IA podría, intencional o accidentalmente, desencadenar una pandemia global.

David Relman, microbiólogo y experto en bioseguridad de la Universidad de Stanford, señaló que “las herramientas de IA permiten a un usuario identificar rápidamente dónde solicitar secuencias que no serán filtradas y, si se les da la información adecuada, también pueden indicar cómo modificar el pedido para eludir los sistemas de cribado”.

Entre los firmantes también se encuentran científicos, especialistas en seguridad nacional y ejecutivos de las empresas de síntesis genética Twist Bioscience y Ansa Biotechnologies, ambas miembros del Consorcio Internacional de Síntesis Genética, creado en 2009 para promover prácticas voluntarias de detección. Muchas compañías ya emplean software que revisa los pedidos en busca de “secuencias preocupantes” que puedan aumentar la toxicidad o la capacidad patógena de un organismo.

James Diggans, vicepresidente de política y bioseguridad de Twist Bioscience, enfatizó que “si se dispone de tecnología capaz de sintetizar ácidos nucleicos, es imprescindible garantizar su uso responsable, lo que incluye saber qué se está fabricando y para quién”. La compañía lleva años apoyando la adopción de normas formales de cribado.

Durante la administración Biden, se publicaron directrices federales que exigían a los investigadores y a las empresas financiadas con fondos públicos que adquirieran secuencias sintéticas solo a proveedores que las revisaran. A principios de este año, un proyecto de ley bipartidista presentado en el Senado busca ampliar esa obligación a todos los proveedores de síntesis genética que operen en Estados Unidos, requiriendo una evaluación exhaustiva de los pedidos y de los clientes para detectar posibles agentes nocivos.

Sin embargo, los sistemas de detección no son infalibles. El año pasado, investigadores de Microsoft demostraron que las herramientas de diseño de proteínas basadas en IA pueden generar secuencias que el software de cribado de las empresas no detecta, pues presentan estructuras similares a proteínas peligrosas conocidas pero con modificaciones que el algoritmo no reconoce como riesgosas.

Geoff Ralston, ex presidente de Y Combinator y socio de Safe AI Fund, afirmó que los laboratorios de IA que trabajan con modelos biológicos deberían implementar sus propios procesos de cribado de usuarios para mitigar estos riesgos.

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