Un equipo ha construido un aparato de inteligencia artificial capaz de convertir comunicaciones en línea anónimas en identidades reales, vinculando cuentas de usuario de Hacker News seudónimas a perfiles de LinkedIn con un 90% de precisión. El método, descrito en un estudio llamado «Desanonimización a gran escala en línea con LLM», depende únicamente de búsquedas web, incrustaciones de texto y modelos de razonamiento como GPT-5. Cada búsqueda individual incurre en un gasto de aproximadamente $1 a $4 en cargos de suscripción de IA.
Los Cuatro Pasos del Ataque
El sistema se divide en cuatro pasos: Extraer, Buscar, Razonar y Calibrar. Extraer alimenta a la IA con las publicaciones de alguien y le pide que resuma a la persona: dónde podría vivir, su trabajo, sus pasatiempos, incluso una peculiaridad como la ortografía británica o el nombre de un perro. Buscar convierte ese resumen en una incrustación, una cadena de números utilizada para encontrar perfiles similares entre miles de candidatos. Razonar compara los mejores pocos coincidencias, verificando los detalles de la manera en que lo haría un investigador humano. Calibrar califica la propia confianza de la IA, por lo que solo adivina cuando está bastante seguro.
Una prueba consistió en recopilar datos de 338 usuarios de Hacker News que habían vinculado su perfil de LinkedIn en su biografía, eliminando cualquier información de identificación personal, antes de pedirle a un agente de IA que adivinara quiénes eran utilizando solo búsquedas web. El agente nombró correctamente a 226 de ellos, 67%, y se equivocó en aproximadamente una de cada 10 adivinanzas que hizo. En otra prueba, la IA identificó correctamente a al menos 9 personas a partir de transcripciones de la propia investigación de entrevistas de Anthropic con 125 científicos, basándose únicamente en cómo describieron su trabajo.
Por Qué Importa
Los investigadores dicen que es difícil detener el ataque porque no hay un solo interruptor de «desanonimizar a esta persona» que se pueda desactivar. Cada paso individual parece inofensivo por sí solo. Los usuarios de criptomonedas ya están familiarizados con esta preocupación, señalando la ola de doxxing e intentos de secuestro que siguieron la brecha de datos de Coinbase de 2025.
| Métrica | Valor |
|---|---|
| Adivinanzas correctas (total) | 226 de 338 |
| Precisión en 338 usuarios | 67% |
| Adivinanzas correctas (científicos) | Al menos 9 de cada 125 ) |
| Aciertos (precisión) ) | 90% |
De un campo de 89,000 candidatos, el mejor método de IA aún logró captar aproximadamente la mitad de las coincidencias verdaderas con una precisión del 90%. La precisión es la medida de con qué frecuencia sus suposiciones resultaron ser correctas, mientras que el recuerdo rastrea cuántas coincidencias reales encontró en realidad. Las cifras más alarmantes del estudio están atenuadas por la escala: cuanto más crece el fardo de posibles candidatos, más difícil se vuelve localizar la aguja.
Lo que el Periódico Omitió )
Antes de la publicación, la investigación fue aprobada por la junta de revisión ética de ETH Zurich. El equipo de ETH Zurich, MATS y Anthropic mantuvieron su código, indicaciones y cada identidad real que encontraron.
Los autores no divulgaron sus herramientas ni indicaciones, ni tampoco revelaron ninguno de los nombres reales que encontraron. En cambio, registraron pruebas de un poder que afirman ya reside en los sistemas de IA actuales, incluso sin un documento publicado.
El documento describe una capacidad que ya existe, pero está limitada por la pura escala de su espacio de búsqueda. A medida que aumenta el volumen de datos, también lo hace la dificultad de localizar lo que se está buscando en él.
El punto principal del estudio es que la capacidad está ahí, pero está limitada por el tamaño. Ese es el peso de su conclusión, y merece consideración por sus propios méritos.
Material fuente: ““¿La IA puede ahora revelar tu identidad en cuentas anónimas? Así es lo que está sucediendo,” Decrypt. )
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