{"id":4058,"date":"2026-06-07T09:46:00","date_gmt":"2026-06-07T07:46:00","guid":{"rendered":"https:\/\/okdiario.com\/techy\/?p=4058"},"modified":"2026-06-05T13:08:33","modified_gmt":"2026-06-05T11:08:33","slug":"fallo-de-seguridad-inaudito-de-chatgpt-y-gemini-descubren-que-estan-filtrando-numeros-de-telefono-reales-a-desconocidos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/okdiario.com\/techy\/fallo-de-seguridad-inaudito-de-chatgpt-y-gemini-descubren-que-estan-filtrando-numeros-de-telefono-reales-a-desconocidos\/4058\/","title":{"rendered":"Fallo de seguridad inaudito de ChatGPT y Gemini: descubren que est\u00e1n filtrando n\u00fameros de tel\u00e9fono reales a desconocidos"},"content":{"rendered":"\n

Buscar un tel\u00e9fono en internet ya no significa entrar en diez p\u00e1ginas, comparar resultados y desconfiar de lo que aparece. Ahora mucha gente pregunta directamente a ChatGPT, Gemini u otros asistentes<\/a> de IA, como si fueran una ventanilla r\u00e1pida. Y ah\u00ed empieza el problema.<\/p>\n\n\n\n

Una investigaci\u00f3n de MIT Technology Review en espa\u00f1ol, firmada por Eileen Guo, recoge varios casos en los que chatbots han mostrado n\u00fameros de tel\u00e9fono reales de personas que no esperaban aparecer en esas respuestas. No se trata solo de una molestia digital. Puede acabar en llamadas, mensajes de WhatsApp, errores de atenci\u00f3n al cliente y, en el peor caso, acoso o fraude.<\/p>\n\n\n\n

Tel\u00e9fonos reales en manos ajenas<\/h2>\n\n\n\n

Uno de los casos afecta a Daniel Abraham, un ingeniero de software de 28 a\u00f1os en Israel. Seg\u00fan el informe, recibi\u00f3 un mensaje de WhatsApp<\/a> de un desconocido que buscaba ayuda con PayBox, una aplicaci\u00f3n de pagos. Gemini hab\u00eda dado su n\u00famero personal como si fuera un contacto de atenci\u00f3n al cliente.<\/p>\n\n\n\n

Abraham no trabajaba para PayBox. Adem\u00e1s, la empresa no ten\u00eda un servicio de atenci\u00f3n al cliente por WhatsApp, seg\u00fan confirm\u00f3 un representante de la compa\u00f1\u00eda. La escena parece peque\u00f1a, casi absurda, pero basta imaginar que ocurre durante semanas para entender el l\u00edo.<\/p>\n\n\n\n

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Tambi\u00e9n aparece el caso de Meira Gilbert, doctoranda de la Universidad de Washington. Mientras probaba Gemini, obtuvo el m\u00f3vil personal de una colega, Yael Eiger, junto a informaci\u00f3n sobre su investigaci\u00f3n. Gilbert resumi\u00f3 la reacci\u00f3n con una frase corta y bastante clara, \u00abfue impactante\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Por qu\u00e9 ocurre<\/h2>\n\n\n\n

El punto clave est\u00e1 en los grandes modelos de lenguaje, conocidos como LLM. Son sistemas entrenados con enormes cantidades de texto para aprender patrones y responder con naturalidad. No guardan una agenda como tal, pero pueden haber visto datos personales durante el entrenamiento.<\/p>\n\n\n\n

Esa informaci\u00f3n personal identificable incluye nombres, tel\u00e9fonos, correos, direcciones o detalles laborales. OpenAI reconoce en su documentaci\u00f3n que sus modelos pueden entrenarse con informaci\u00f3n p\u00fablica, datos de socios y contenido aportado por usuarios, aunque afirma que aplica filtros para reducir la presencia de datos personales.<\/p>\n\n\n\n

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Google, por su parte, explica en el centro de privacidad de Gemini que los usuarios pueden revisar y borrar actividad, cambiar ajustes y solicitar retiradas de contenido seg\u00fan sus pol\u00edticas o las leyes aplicables. Pero tambi\u00e9n advierte de que Gemini puede cometer errores y de que algunas funciones usan datos de otras aplicaciones conectadas.<\/p>\n\n\n\n

Los filtros no siempre bastan<\/h2>\n\n\n\n

La idea de poner barreras parece sencilla. Si el sistema detecta un tel\u00e9fono privado, no deber\u00eda mostrarlo. En la pr\u00e1ctica, no siempre funciona as\u00ed, porque estos asistentes est\u00e1n dise\u00f1ados para ayudar y responder, incluso cuando la pregunta se vuelve delicada.<\/p>\n\n\n\n

Investigadores ya hab\u00edan demostrado que algunos modelos pueden reproducir fragmentos de sus datos de entrenamiento. En un trabajo presentado en USENIX<\/a> Security, Nicholas Carlini y otros autores lograron extraer textos literales de GPT-2, incluidos nombres, tel\u00e9fonos y correos que aparec\u00edan en los datos usados para entrenar el modelo.<\/p>\n\n\n\n

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La Universidad Estatal de Carolina del Norte tambi\u00e9n ha estudiado un problema cercano. Xingli Fang y Jung-Eun Kim mostraron que ciertos elementos de las redes neuronales que ayudan al rendimiento del modelo est\u00e1n ligados a vulnerabilidades de privacidad. Dicho de forma simple, proteger mejor los datos sin empeorar la herramienta puede ser m\u00e1s dif\u00edcil de lo que parece.<\/p>\n\n\n\n

Las quejas crecen<\/h2>\n\n\n\n

DeleteMe, una empresa que ayuda a retirar datos personales de internet, asegura que las consultas relacionadas con IA generativa han subido un 400 % en siete meses. Seg\u00fan Rob Shavell, cofundador y CEO de la compa\u00f1\u00eda, muchas quejas mencionan de forma directa a ChatGPT, Claude, Gemini u otras herramientas similares.<\/p>\n\n\n\n

El patr\u00f3n se repite de dos maneras. A veces una persona pregunta por s\u00ed misma y descubre que el chatbot devuelve datos correctos que preferir\u00eda mantener fuera de circulaci\u00f3n. Otras veces, el asistente ofrece un contacto equivocado, pero con apariencia de verdad.<\/p>\n\n\n\n

Y eso es lo inc\u00f3modo. Un n\u00famero que estaba perdido en una web antigua o en un foro de 2015 puede volver a la superficie porque una IA lo presenta limpio, r\u00e1pido y con seguridad. Como cuando encuentras una foto vieja en un caj\u00f3n, pero esta vez el caj\u00f3n lo abre cualquiera.<\/p>\n\n\n\n

Qu\u00e9 pueden hacer los usuarios<\/h2>\n\n\n\n

OpenAI tiene un portal para pedir que cierta informaci\u00f3n personal no aparezca en respuestas de ChatGPT. La empresa indica que una persona puede solicitarlo si cree que esos datos son inexactos, excesivos, irrelevantes o ya no adecuados.<\/p>\n\n\n\n

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En Gemini, Google ofrece controles para revisar actividad, borrar chats y gestionar ajustes de privacidad. Aun as\u00ed, borrar actividad de una cuenta no significa necesariamente que un dato ya usado en otros sistemas desaparezca de todos los lugares posibles.<\/p>\n\n\n\n

La recomendaci\u00f3n m\u00e1s pr\u00e1ctica, seg\u00fan los expertos citados por MIT Technology Review, es actuar antes de que el dato entre en nuevos rastreos. Eso implica retirar tel\u00e9fonos, direcciones y perfiles de webs p\u00fablicas, corredores de datos y p\u00e1ginas antiguas. No es una soluci\u00f3n perfecta. Pero hoy parece una de las pocas defensas reales.<\/p>\n\n\n\n

Una privacidad m\u00e1s fr\u00e1gil<\/h2>\n\n\n\n

La frontera entre lo p\u00fablico y lo privado se ha vuelto borrosa. Antes, un dato pod\u00eda estar t\u00e9cnicamente en internet, pero tan enterrado que casi nadie lo encontraba. Ahora un chatbot puede convertir esa informaci\u00f3n escondida en una respuesta directa.<\/p>\n\n\n\n

Esto no convierte a ChatGPT o Gemini en herramientas pensadas para exponer personas. Pero s\u00ed muestra una grieta seria en el uso de datos p\u00fablicos, en los filtros de privacidad y en la confianza<\/a> que muchos usuarios depositan en la IA.<\/p>\n\n\n\n

Al final del d\u00eda, la pregunta es sencilla. Si una m\u00e1quina puede dar tu m\u00f3vil a un desconocido sin que t\u00fa lo sepas, \u00bfqui\u00e9n controla de verdad tus datos?<\/p>\n\n\n\n

El informe principal se ha publicado en MIT Technology Review<\/em><\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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