Yao Shunyu, científico jefe de IA de Tencent, advirtió que las capacidades biológicas de la inteligencia artificial podrían alcanzar un umbral capaz de causar daño. Según informó South China Morning Post, hizo esta previsión el 7 de noviembre de 2026, durante un simposio científico en Hong Kong.
La advertencia apunta a un riesgo futuro. Para entender qué podría cambiar con la IA, conviene distinguir entre sistemas que ayudan a buscar información y herramientas especializadas que generan predicciones biológicas.
Una tecnología con posibles usos médicos y maliciosos
La información publicada por South China Morning Post situó la advertencia en un escenario de doble uso: la IA podría contribuir al descubrimiento de fármacos, pero también suscita preocupación por posibles usos maliciosos.
Una predicción biológica es un punto de partida; conocer sus efectos requiere evaluarla en el mundo físico.
Qué diferencia a los chatbots de las herramientas especializadas
Un análisis del Center for Security and Emerging Technology (CSET), basado en el estado de las herramientas en otoño de 2023, distingue entre chatbots y herramientas de diseño biológico. Los chatbots pueden facilitar la búsqueda y organización de información. Las herramientas especializadas, en cambio, pueden ayudar a usuarios con conocimientos científicos a formular y priorizar predicciones sobre sistemas biológicos. El análisis de CSET sobre IA y riesgo biológico describe esas vías y sus límites.
En el marco de CSET, el uso eficaz de herramientas de diseño biológico requería entonces conocimientos científicos y de programación. El análisis también señala que los riesgos biológicos pueden existir sin IA: la tecnología puede cambiar la ayuda disponible, pero no es un requisito para que exista un riesgo.
Una predicción digital tampoco determina por sí sola un efecto biológico. CSET explica que las predicciones deben producirse y evaluarse físicamente, y que sus resultados pueden variar entre células, tejidos y organismos vivos. Ese paso separa una posibilidad calculada por un modelo de un efecto observado en un contexto biológico.
Qué aporta la evaluación de GPT-4
En un análisis publicado en 2025, CIGI informó que un equipo reunido por OpenAI encontró que GPT-4 ofrecía una ventaja marginal frente a las búsquedas habituales en Internet en las tareas de construcción de armas biológicas que evaluó. La evaluación se realizó en 2024. El resultado se refiere a GPT-4 y a esas tareas concretas: es una comparación limitada, no una medida general de las capacidades de otros modelos.
