Qué vende la empresa
Una empresa emergente llamada Abliteration.ai opera un servicio alojado que ofrece a sus clientes modelos de IA de pesos abiertos con el entrenamiento de seguridad retirado, informó TechCrunch el 3 de septiembre. Los usuarios llegan a los modelos a través de un navegador o una API, sin descargar pesos ni alquilar GPU, y pueden añadir encima su propia moderación, o no hacerlo.
Entre los modelos ofrecidos hay versiones modificadas de lanzamientos de pesos abiertos de frontera, como GLM-5.3 de Z.ai. La compañía se puso en marcha a finales de 2025 y se constituyó en marzo de 2026. Su cofundador, que dio solo el nombre de Devon porque sigue empleado en otro sitio, declaró a TechCrunch que Abliteration.ai no tiene capital riesgo pero sí “varios acuerdos con grandes proveedores de nube”, y que hay conversaciones de financiación en marcha.
Qué es la abliteración
El nombre combina ablación y obliteración, y describe un hallazgo concreto sobre cómo funciona el entrenamiento de alineamiento. La conducta de rechazo en un modelo afinado no parece estar repartida de manera uniforme por la red: se concentra en direcciones identificables que pueden aislarse y suprimirse, dejando prácticamente intactas el resto de sus capacidades.
Por eso la técnica es rápida. Una nota para clientes del bufete Akerman, de mayo de 2026, que repasa la literatura publicada, señalaba que la herramienta gratuita de GitHub Heretic puede retirar las protecciones de seguridad de Llama 3.3 de Meta en menos de diez minutos con hardware de consumo, y que Gemma 4 de Google fue abliterado a los 90 minutos de su publicación. La nota contabilizaba más de 3.500 variantes modificadas con 13 millones de descargas acumuladas.
Nada de eso es nuevo. Lo nuevo es que ahora es un producto, con soporte que atender y una relación de facturación.
El argumento de los defensores
La tesis de Devon es que los modelos sin censura ayudan más a quienes defienden sistemas que a quienes los atacan. “La ventaja es que ahora los defensores pueden moverse lo más rápido posible”, dijo a TechCrunch. “Creo que acelerará la ciberseguridad”. Afirmó que los primeros clientes son empresas de red teaming del Reino Unido y Europa cuyos propios clientes son bancos, aerolíneas y operadores de infraestructuras críticas.
Es un argumento coherente, y es el mismo que se usa para el instrumental de seguridad ofensiva en general. También tiene un agujero evidente: nada en un endpoint alojado distingue a un red teamer de un banco de cualquier otra persona con una tarjeta.
La objeción
Andrew Yoon, director de investigación de la organización sin ánimo de lucro CivAI, dedicada a la seguridad de la IA, declaró a TechCrunch que la abliteración convierte un modelo en “un sociópata” y dijo que espera ver modelos abliterados usados para causar daño dentro de poco.
El punto de fondo de la nota de Akerman es el que los reguladores tendrán que responder: si el alineamiento puede retirarse en diez minutos con una herramienta gratuita, entonces el entrenamiento de seguridad es una característica desmontable y no una propiedad estructural del modelo. Cada compromiso de seguridad asociado a un lanzamiento de pesos abiertos es un compromiso sobre el artefacto tal como se entrega, no sobre el artefacto tal como existirá un día después.
Esa cuestión ya está viva en Bruselas y en Washington, donde el tratamiento de los modelos de pesos abiertos bajo las reglas de riesgo sistémico ha sido la parte menos resuelta de los marcos. Una empresa con lista de precios hace más difícil tratar la abliteración como una práctica marginal de investigación.
Conviene vigilar si los proveedores de nube con los que Devon dice tener acuerdos los mantienen una vez que se los nombre, y si algún editor de modelos intenta hacer valer una cláusula de licencia contra un servicio alojado de abliteración. Ninguna de las dos cosas se ha puesto a prueba.
