A partir del 29 de noviembre, OpenAI comenzará a utilizar el contenido generado durante las sesiones de Daybreak Blue en cuentas personales para el entrenamiento de sus modelos de inteligencia artificial. Esta medida se aplicará incluso si los usuarios han desactivado la opción “mejorar el modelo para todos”. Daybreak Blue es el nivel de acceso que la compañía ofrece a especialistas en ciberseguridad.
De acuerdo con un mensaje enviado por OpenAI a los participantes de su programa de acceso de confianza –difundido posteriormente en foros por los propios usuarios–, el objetivo de este cambio es “fortalecer las salvaguardas contra el uso indebido” de la inteligencia artificial en el ámbito de la ciberseguridad. Hasta la fecha, estas sesiones no formaban parte del material de entrenamiento.
El correo aclara que la disposición no afecta a clientes empresariales ni a otros usos de ChatGPT. Asimismo, no modifica el tratamiento de datos en los modos de procesamiento seguro privado ni en el de retención cero.
Según reportes de medios especializados, la reacción de la comunidad fue inmediata. Ante las críticas, OpenAI envió un segundo correo en el que prometió la implementación de una opción de exclusión específica. Sin embargo, hasta el momento no se han proporcionado detalles sobre su funcionamiento ni la fecha en que estará disponible.
La contradicción con el compromiso anterior
Para acceder individualmente a Daybreak, los usuarios deben activar la Seguridad Avanzada de Cuenta, una función que desactiva el entrenamiento con sus datos. El propio correo de OpenAI reconoce esta condición. Por lo tanto, hasta ahora, quienes utilizaban Daybreak Blue con una cuenta personal tenían la garantía de que su contenido no se empleaba para el entrenamiento de los modelos.
Daybreak Blue fue presentado el 10 de agosto de 2026. En ese momento, OpenAI lo describió como “acceso a su modelo general GPT-5.6 Sol con salvaguardas adaptadas al trabajo defensivo autorizado”. La herramienta fue recomendada para tareas como detectar vulnerabilidades, revisar código, analizar software malicioso y responder a incidentes de seguridad.
Este tipo de sesiones puede contener fallos no corregidos en productos de terceros, código de clientes o pruebas de ataque. Un usuario, en declaraciones difundidas en línea, señaló que con este cambio “los errores sin reportar y las técnicas del investigador pasan a ser datos de entrenamiento”.
OpenAI no ha precisado, según la información disponible, si filtrará los hallazgos no corregidos, durante cuánto tiempo conservará el contenido ni si este será revisado por personas. Tampoco se ha aclarado si la medida aplica a Daybreak Red, el nivel con modelos especializados, que no es mencionado en el correo.
Sin posibilidad de exclusión y con restricciones en la API
De acuerdo con reportes en línea, la página de ayuda de OpenAI sobre controles de datos fue actualizada el 30 de octubre e incluye una sección dedicada al acceso de confianza en cuentas personales. Sin embargo, según esos reportes, la página no especifica una fecha de inicio ni un mecanismo para excluirse del uso de datos en Daybreak.
La página aclara que el ajuste de privacidad sigue vigente para la actividad que ocurre fuera de las sesiones de acceso de confianza. En el foro de la comunidad de OpenAI, un usuario consultó cómo identificar si se encuentra dentro de una sesión de Daybreak al utilizar Codex, la herramienta de programación de la compañía.
El correo también anuncia que, a partir del 20 de noviembre, los usuarios individuales perderán el acceso a Daybreak Blue a través de la API. Aunque las claves no serán revocadas, las respuestas volverán a mostrar las negativas habituales frente a solicitudes relacionadas con ciberseguridad.
No obstante, los usuarios individuales aún podrán utilizar Daybreak Blue mediante Codex con inicio de sesión de ChatGPT. Aquellos que deseen conservar el acceso por API deberán migrar a una cuenta empresarial, la cual no se ve afectada por este cambio en el uso de datos.
Un antecedente que incrementa la desconfianza
La desconfianza se ve reforzada por un caso previo: los matemáticos Tristan Buckmaster y Levent Alpöge subieron borradores sobre las ecuaciones de Navier-Stokes a Codex. Poco tiempo después, OpenAI presentó su propia demostración y negó haber utilizado esos datos para entrenar sus modelos.
Según reportes, este incidente bastó para evidenciar los riesgos potenciales para los investigadores. En redes sociales, algunos especialistas manifestaron su intención de abandonar el programa de acceso de confianza, de acuerdo con sitios de seguimiento que recogen estas opiniones.
Fuente: Infobae