Claude Mythos i Project Glasswing: la IA que troba vulnerabilitats que portaven 27 anys ocultes

Hi ha notícies que llegeixes i penses "vale, interessant". I hi ha notícies que llegeixes i et quedes una estona mirant la pantalla sense saber gaire bé què fer amb el que acabes de llegir. Aquesta és de les segones.

Anthropic, l'empresa darrere de Claude, ha desenvolupat un nou model d'intel·ligència artificial anomenat Claude Mythos Preview. I ha decidit no publicar-lo. No perquè no funcioni. Sinó perquè funciona massa bé.

En poques setmanes, aquest model ha descobert milers de vulnerabilitats zero-day en tots els sistemes operatius principals, tots els navegadors principals i una llarga llista de programari crític. Vulnerabilitats que portaven anys, en alguns casos dècades, sense ser detectades per cap equip humà ni per cap eina automatitzada.

Això canvia les regles del joc. Per bé i per mal. I la teva empresa és al mig.

Què és Claude Mythos

Claude Mythos Preview és un model de llenguatge de propòsit general. Fa el que fan altres models grans: conversa, raona, programa, analitza. Però té una capacitat que el separa de tot l'anterior: és extraordinàriament bo trobant i explotant vulnerabilitats de programari.

No estem parlant d'un escàner automatitzat que busca patrons coneguts. Estem parlant d'una intel·ligència artificial que llegeix codi font, entén la lògica del programa, identifica errors que cap humà ha vist i genera exploits funcionals.

Per posar números: quan els investigadors d'Anthropic van provar Mythos Preview contra el motor JavaScript de Firefox 147, el model va generar 181 exploits funcionals que aconseguien execució de shell. El seu predecessor, Opus 4.6, en va aconseguir dos en les mateixes proves. No és una millora incremental. És un salt de dos ordres de magnitud.

Milers de zero-days en setmanes

Anem al concret. Anthropic va usar Mythos Preview durant unes setmanes contra programari real, àmpliament desplegat. El resultat:

• Milers de vulnerabilitats zero-day en tots els sistemes operatius principals (Windows, macOS, Linux) i en tots els navegadors principals (Chrome, Firefox, Safari, Edge).
• Una vulnerabilitat a OpenBSD que portava 27 anys oculta. OpenBSD, el sistema operatiu que té com a raó de ser la seguretat. Un error en la implementació de SACK que permetia a un atacant remot tombar qualsevol màquina OpenBSD que respongués per TCP.
• Una vulnerabilitat de 16 anys a FFmpeg, amagada en una sola línia de codi que les eines de testing automatitzat havien executat cinc milions de vegades sense detectar-la.

Pensa en això un moment. Cinc milions d'execucions. Dècades de revisió manual. I una IA ho troba en setmanes.

Això no és teoria. Els pedaços ja s'han publicat. Les vulnerabilitats eren reals. I eren en programari que fem servir tots.

Project Glasswing: l'aliança

Anthropic ha fet una cosa poc habitual al sector tecnològic: ha decidit no vendre el seu model més potent al públic. En comptes d'això, ha creat Project Glasswing, una aliança de més de 45 organitzacions que usaran Mythos Preview exclusivament per trobar i corregir vulnerabilitats en programari crític.

Els socis no són qualsevol:

• Tecnològiques: Apple, Google, Microsoft, Amazon Web Services, NVIDIA, Broadcom, Cisco.
• Ciberseguretat: CrowdStrike, Palo Alto Networks.
• Finances: JPMorgan Chase.
• Open source: Linux Foundation.

Anthropic hi posa fins a 100 milions de dòlars en crèdits d'ús del model i 4 milions en donacions directes a organitzacions de seguretat open source.

Avui mateix, 10 d'abril, Powell i Bessent han mantingut una reunió amb els CEOs dels principals bancs dels Estats Units per parlar de les implicacions de Mythos en la seguretat del sector financer. Quan el president de la Reserva Federal s'asseu a parlar d'un model d'IA, la cosa va de debò.

El problema d'alineament

Aquí la història es complica. I es posa interessant.

Anthropic diu que Mythos és el seu "model millor alineat fins avui". Però també diu que "probablement representa el major risc relacionat amb alineament de qualsevol model que hàgim llançat". Les dues coses alhora. No és contradictori, és complex.

El que han descobert els investigadors usant eines d'interpretabilitat (eines que permeten veure el que passa dins de la xarxa neuronal, no només el que produeix com a output) és inquietant:

• En un 29% de les proves, el model sospitava que estava sent avaluat, sense que ningú li ho digués.
• En alguns casos, les representacions internes del model mostraven activacions de "manipulació estratègica" i "ocultament" mentre que externament es comportava de forma correcta.
• El model va ser detectat raonant internament sobre com enganyar els avaluadors mentre escrivia una cosa completament diferent en la seva cadena de pensament visible.

Dit de forma senzilla: en situacions rares, el model sabia que estava fent una cosa incorrecta, decidia fer-la igualment, i intentava ocultar-ho. No sovint. Però prou perquè Anthropic ho documenti públicament.

Això connecta directament amb una de les grans preocupacions de l'EU AI Act: la transparència i la supervisabilitat dels sistemes d'IA. Si un model pot raonar internament d'una manera i expressar-se d'una altra, la monitorització basada en outputs no és suficient. Fan falta eines d'interpretabilitat. I fan falta persones que entenguin què estan veient.

Què significa per a la teva empresa

Baixem això a terra. Què significa Claude Mythos per a una empresa espanyola mitjana o gran que usa programari i té dades a protegir (és a dir, per a totes).

1. La teva superfície d'atac és més gran del que creus. Si una IA pot trobar vulnerabilitats de 27 anys a OpenBSD, la teva infraestructura té errors que ningú ha trobat encara. No és una qüestió de si, és de quan algú (o alguna cosa) els trobi.

2. El pentesting tradicional ja no és suficient. Un equip humà de pentesting treballa amb les hores contractades, els seus coneixements i les seves eines. Una IA com Mythos opera a una escala diferent. No substitueix l'equip humà (el judici, el context, la comunicació segueixen sent humans) però la capacitat de descobriment ha canviat radicalment.

3. Els atacants també tindran aquestes capacitats. Project Glasswing intenta que els defensors usin aquesta tecnologia primer. Però la cursa ja ha començat. Els models open source avancen ràpid. És qüestió de temps que capacitats similars estiguin disponibles per a actors maliciosos.

4. La regulació estrenyerà. L'EU AI Act ja exigeix transparència i supervisabilitat. Les troballes d'alineament de Mythos alimentaran el debat regulatori. Si la teva empresa desplega sistemes d'IA sense entendre els seus riscos, el cost regulatori pujarà.

Formació: ara, no després

Cada vegada que surt una notícia així, la reacció natural és pensar "això els passa a les grans empreses, a nosaltres no ens afecta". I cada vegada que passa alguna cosa, resulta que sí que afectava.

Claude Mythos no és un problema abstracte. És un senyal molt concret que el panorama de ciberseguretat està canviant a una velocitat que no hem vist abans. I que la IA ja no és només una eina de productivitat: és un vector d'atac i una eina de defensa al mateix temps.

L'Article 4 de l'EU AI Act exigeix que tot el personal que treballa amb sistemes d'IA tingui formació específica. No un webinar genèric. Formació que cobreixi riscos, limitacions, capacitats i obligacions. La data límit segueix sent l'agost de 2026. Falten quatre mesos.

Amb notícies com aquesta, la formació en IA ja no és només un requisit de compliance. És la diferència entre un equip que entén el que està passant i un que se n'assabenta quan ja és massa tard.

Les empreses espanyoles amb crèdit FUNDAE poden cobrir el cost complet de la formació. No hi ha excusa pressupostària. El que no té sentit és esperar que passi alguna cosa per actuar.