Abliteration.ai convierte la eliminación de barreras de seguridad en un servicio

Abliteration.ai ofrece a través de una plataforma web y una API versiones modificadas de modelos de pesos abiertos a las que se han retirado barreras de seguridad y negativas a realizar determinadas tareas. Entre los modelos disponibles figura GLM-5.3, lanzado recientemente por Z.ai.

La empresa sostiene que su servicio está pensado para trabajos de ciberseguridad ofensiva, red teaming y pruebas de agentes. Su argumento es que los defensores necesitan reproducir comportamientos peligrosos para poder diseñar medidas de protección frente a ellos.

TechCrunch comprobó que era posible crear una cuenta y consultar gratis una versión modificada de GLM-5.3 desde un navegador. En sus pruebas, el modelo generó contenido relacionado con el robo de contraseñas guardadas en Chrome y con la producción de patógenos peligrosos, aunque mantuvo algunas restricciones, como el rechazo a proporcionar instrucciones para suicidarse.

La startup, fundada a finales de 2025 e incorporada oficialmente en marzo de 2026, afirma que ya tiene acuerdos con varios proveedores importantes de servicios en la nube y que financia sus operaciones con los ingresos de sus clientes. Abliteration.ai no ha captado capital riesgo, aunque está negociando una posible ronda.

Devon, cofundador de Abliteration.ai, indicó que entre sus clientes hay startups de red teaming de Reino Unido y Europa que trabajan con bancos, aerolíneas y otras empresas de infraestructuras críticas. La compañía también ofrece una capa de moderación para que los clientes incorporen sus propias barreras, pero todavía no aplica procesos de verificación de identidad más allá del registro de la tarjeta utilizada para pagar.

Investigadores y empresas de seguridad consultados por TechCrunch discrepan sobre la necesidad de utilizar modelos sometidos a abliteration. Algunos consideran que pueden ayudar a simular a atacantes, mientras que otros prefieren ajustar modelos abiertos mediante fine-tuning y advierten de que retirar las barreras puede reducir parte de sus conocimientos y capacidades.

Andrew Yoon, responsable de investigación de CivAI, alertó de que ofrecer estos modelos a escala podría facilitar daños reales. Entre las medidas planteadas para reducir los riesgos figuran el uso de clasificadores que detecten actividades relacionadas con ciberataques y armas biológicas, además de controles de identidad y restricciones para el acceso a GPU avanzadas.

Fuente: TechCrunch.