OpenAI lanzó GPT-Rosalind-6, una IA para biología que rechaza menos consultas de riesgo y que solo usarán clientes aprobados

OpenAI publicó el 30 de octubre la ficha técnica de GPT-Rosalind-6, la nueva versión de su modelo de inteligencia artificial para biología, descubrimiento de fármacos y medicina traslacional. Según el documento, rechaza menos consultas biológicas «de doble uso» (las que pueden servir tanto para investigación legítima como para causar daño) que GPT-6 Astra, el modelo de razonamiento principal de la empresa, pero, según la ficha, «solo está disponible para clientes aprobados» a través del programa de acceso de confianza de la compañía.^[1]

No es un modelo entrenado aparte. La ficha indica que GPT-Rosalind-6 «usa los mismos pesos» (los parámetros que el sistema aprendió en su entrenamiento) que GPT-6 Astra, y aclara que no se agregaron datos de entrenamiento ni un ajuste posterior. Lo que cambia es el comportamiento: responde más preguntas sobre temas sensibles, pero según la empresa sigue «rechazando pedidos para desarrollar armas biológicas» y mantiene los rechazos en otros temas de seguridad.^[1]

Quién puede usarlo

Antes de dar acceso, OpenAI revisa si la organización tiene una misión legítima en ciencias de la vida o en un área afín, cuál será el uso, cómo se gobierna y qué controles de seguridad tiene. Las organizaciones no gubernamentales pasan además por una verificación de la empresa y controles de cumplimiento. Para los gobiernos hay una vía propia, limitada a trabajos aprobados de bioseguridad, preparación sanitaria y biodefensa. Las empresas aprobadas deben limitar el acceso a usuarios autorizados que lo necesiten, y los resultados deben pasar por una revisión humana calificada antes de usarse para decidir experimentos.^[1]

La ficha aclara que el lanzamiento no amplía quiénes pueden pedirlo respecto de lo ya anunciado. La serie Rosalind se presentó el 16 de abril de 2026^[2], y el 15 de octubre la empresa lanzó un plan para laboratorios de universidades de Estados Unidos que ofrece hasta 30 puestos sin costo de ChatGPT Business durante un máximo de 12 meses; el acceso a GPT-Rosalind exige además pasar la revisión de acceso de confianza.^[3]

Qué dicen las pruebas

En las tres pruebas de utilidad científica que publica la empresa, la nueva versión supera a GPT-Rosalind-5.5: en química medicinal (MedChemBench v7) pasó de 28,9% a 49,6% de aciertos; en análisis genómico (GeneBench Pro v13, éxito en el primer intento), de 16,7% a 37,7%, y en tareas de investigación en ciencias de la vida (LifeSciBench Gold), de 44,0% a 61,3%. OpenAI aclara que volvió a evaluar la versión 5.5 con las mismas pruebas, por lo que esas cifras no coinciden con las de su lanzamiento.^[1]

La diferencia en los rechazos aparece en una prueba de opción múltiple sobre conocimiento tácito y resolución de problemas de riesgo biológico, preparada con la consultora Gryphon Scientific. GPT-Rosalind-6 se negó a responder el 9,4% de las preguntas; GPT-6 Astra, el 29,2%, y GPT-Rosalind-5.5, el 1,8%. Con la respuesta más repetida en 32 intentos, el nuevo modelo acertó el 78,3%, contra 79,2% de la versión 5.5 y 63,3% de GPT-6 Astra. Cuando cada rechazo se cuenta como acierto, para estimar lo que el modelo sabe pero no dice, GPT-Rosalind-6 llega a 85,0% y GPT-6 Astra a 90,0%, ambos sobre el umbral indicativo de 80% que la empresa usa para la capacidad «alta».^[1]

En otra prueba, de resolución de problemas de laboratorio (TroubleshootingBench), resolvió 491 de 832 casos, cerca del 59,0%, sobre un umbral de 36,4%. En total, el modelo supera los umbrales de capacidad alta en tres de las cuatro pruebas de riesgo biológico una vez ajustados los rechazos, y ninguna de las cuatro pruebas de capacidad crítica alcanzó su umbral, según la ficha.^[1]

Con esos resultados, OpenAI trata el lanzamiento como de capacidad «alta» en el área biológica y química, «por debajo del umbral crítico». En ciberseguridad lo ubica en el nivel crítico, el mismo que asignó a GPT-6 Astra, cuyos bloqueos en tiempo real siguen aplicándose. En capacidad de mejorarse a sí mismo, queda por debajo del nivel alto.^[1]

Los límites de la evaluación

Todas estas mediciones son de la propia empresa, que es también la que vende el modelo. La ficha reconoce que las pruebas aportan «evidencia sobre capacidades específicas» y no son «una prueba completa de la capacidad de causar daño biológico». Agrega que los umbrales de capacidad crítica son preliminares y pueden cambiar, y que los resultados de las salvaguardas no se pueden comparar con los de fichas anteriores porque las pruebas y su corrección todavía se están actualizando.^[1]

El documento también muestra indicadores en los que el nuevo modelo quedó peor que GPT-6 Astra cuando usa herramientas: respetó menos advertencias (21,7% de fallas contra 18,9%) y tomó una acción no alineada en el 2,5% de una prueba de participación no prevista, contra 0,0% del modelo general. En una prueba de engaño para sortear obstáculos, en cambio, falló menos: 9,5% contra 12,9%.^[1]