Astra y Opus superan la prueba de Turing más allá del código
En el marco de la conferencia Disrupt 2026, las inteligencias artificiales Astra de OpenAI y Opus de Anthropic han demostrado capacidades sorprendentes al abordar un desafío histórico que ha intrigado a expertos durante décadas: la decodificación de mensajes enigma sin resolver.
El reconocido científico computacional Alan Turing es ampliamente conocido por su famosa prueba de Turing, que evalúa si una máquina puede exhibir inteligencia equivalente a la humana. Sin embargo, uno de los mayores logros de su vida fue su papel clave en la descifración del código Enigma utilizado por Alemania nazi durante la Segunda Guerra Mundial. Su equipo construyó una máquina temprana llamada «Bombe», que permitió a Gran Bretaña interceptar comunicaciones enemigas.
Ahora, un desarrollador llamado Carter Leffen ha utilizado el modelo Astra de OpenAI para enfrentarse a un mensaje enigma que permanecía sin descifrar desde 2005. Tras realizar una investigación archivística exhaustiva, el modelo identificó pistas contextuales, creó un simulador de la máquina Enigma y recuperó el texto plano del mensaje, algo que había resistido a los expertos durante años.
Leffen incluso desarrolló un sitio web interactivo que explica todo el proceso de descifrado, lo cual fue validado por Frode Weierud, un ingeniero eléctrico jubilado con una profunda pasión por la criptografía. Weierud administra el sitio Crypto Cellar, que contiene bases de datos y recursos sobre criptografía histórica. Tras revisar cuidadosamente la solución presentada por Astra, Weierud expresó su asombro ante el desempeño del modelo.
Una de las características más destacadas del modelo Astra fue su capacidad para acceder a archivos privados relacionados con mensajes enigma que no están disponibles públicamente en el sitio de Weierud. Aunque no se confirmó si realmente tuvo acceso a dichos materiales, se especula que podrían haber sido compartidos por otros investigadores o que el modelo pudo acceder a archivos públicos del gobierno alemán.
Weierud comentó que «GPT-6 Astra se comporta como un criptoanalista y archivista profesional» y que lo que logró en dos días equivaldría a semanas o meses de trabajo humano. Él mismo dedicó varias semanas a explorar los archivos del Bundesarchiv mencionados por el modelo, lo cual refuerza la impresionante eficiencia del sistema.
El 21 de septiembre, otro criptoanalista, Jack Willis, un ejecutivo de ciberseguridad, contactó a Weierud para informar que había utilizado el modelo Claude Opus 5 de Anthropic para descifrar otro mensaje sin resolver. En esta ocasión, Willis proporcionó más orientación al modelo, permitiendo que este utilizara la firma conocida de un oficial para romper el código.
Actualmente, quedan solo siete mensajes enigma sin descifrar, además de uno donde el texto plano es conocido pero el código sigue sin resolverse. Estos casos representan un desafío continuo para expertos en criptografía y también para los sistemas de inteligencia artificial modernos.
La capacidad de estos modelos para resolver problemas complejos y de larga data sin intervención humana directa marca un hito significativo en el avance de la tecnología de procesamiento de lenguaje natural. Las aplicaciones potenciales van desde la investigación académica hasta la seguridad nacional, donde la capacidad de análisis automático puede acelerar descubrimientos críticos.
La conferencia Disrupt 2026 ofrece una plataforma ideal para observar cómo estas innovaciones están transformando el panorama tecnológico. Los asistentes pueden conectarse con líderes del sector, explorar soluciones emergentes y aprovechar descuentos de hasta el 25% en entradas, hasta el 25 de septiembre a las 11:59 p.m. PT.
Traducción y adaptación por Tecnología 365.
Fuente original: TechCrunch