El fundador de OpenClaw critica el «desastre» del informe de vulnerabilidades de seguridad de GitHub

Peter Steinberger acudió a X para señalar el proceso de informe de vulnerabilidades de seguridad de GitHub, calificándolo de «desastre», después de ayudar a construir OpenClaw en uno de los proyectos de más rápido crecimiento y uno de los proyectos no agregadores más valorados en la plataforma.

Él declaró que el acceso a los informes de vulnerabilidades está restringido a los administradores, lo que dificulta su distribución entre un equipo; la API es demasiado limitada para que los agentes lean o publiquen comentarios de forma autónoma; y el sistema está inundado de lo que él llamó «basura generada por IA que me lleva horas examinar a través de ella».

¿Por qué esta crítica tiene un peso particular en este momento?

Steinberger no es un aficionado al código abierto descontento. Es un fundador recurrente que ha creado productos importantes que se utilizan en todo el mundo, y más recientemente, la empresa a la que se unió hace que su estallido valga la pena examinarlo de cerca.

Steinberger se unió a OpenAI en febrero, con OpenClaw que se dice que vive en una fundación como un proyecto de código abierto que OpenAI continuará apoyando.

La página de seguridad de OpenClaw indica explícitamente que, dado el volumen de hallazgos de escáneres generados por IA recibidos, requiere informes verificados de investigadores que hayan comprendido genuinamente los problemas, una política que se lee casi como una nota al pie de su publicación en X.

Ha navegado por múltiples procesos coordinados de divulgación de vulnerabilidades y ha observado cómo la relación ruido-señal se deteriora en tiempo real a medida que proliferan las herramientas de escaneo automatizado.

OpenAI, por otro lado, presentó recientemente lo que se ha descrito internamente como un investigador de seguridad agente, un sistema impulsado por sus últimos modelos que se integra directamente con GitHub, escanea cambios a nivel de commit, valida la explotabilidad en entornos aislados y adjunta parches generados por IA a sus informes.

El producto es una respuesta casi perfecta a cada una de las tres quejas que Steinberger expresó públicamente.

Aunque esto podría ser una coincidencia o una coreografía, el momento hace que la publicación de Steinberger sea difícil de ignorar, especialmente considerando que no es un extraño entre los fundadores de tecnología señalar un producto cuando están a punto de lanzar una alternativa o realizar una adquisición.

Cuando CZ de Binance reflexionó públicamente sobre los mercados de predicción, no pasó mucho tiempo antes de que la plataforma de mercados de predicción, Predict.fun, se lanzara en BNB, respaldada por YZi Labs.

Elon Musk se quejó de la dirección de Twitter antes de adquirirlo. Más tarde criticó la gobernanza de OpenAI y fundó xAI.

En resumen, los fundadores de tecnología tienden a no criticar problemas de infraestructura que no tienen la intención de resolver.

Sin embargo, cabe señalar que la gran mayoría de los comentarios bajo el tuit de Steinberger están de acuerdo en que GitHub debe hacer más para reducir la «basura de IA».

¿Afectará la IA a cómo se construye y utiliza el software?

Andrew Chen, socio general de Andreessen Horowitz, publicó un ampliamente difundido opinion en X, afirmando que la generación de código por IA está a punto de disolver la última barrera entre la lógica empresarial y el software real.

Escribió: «La generación de código por IA significa que cualquier cosa que actualmente se modela como una hoja de cálculo se modela mejor en código. Obtienes todas las ventajas del software: bibliotecas, código abierto, IA, toda la complejidad y expresividad».

La hoja de cálculo, escribió, existe solo porque el costo de escribir código adecuado era históricamente demasiado alto. Ese costo ahora ha colapsado. Cuando mil millones de trabajadores del conocimiento pueden describir lo que quieren en inglés sencillo y recibir una aplicación funcional a cambio, el techo de lo que las personas no técnicas pueden construir aumenta en un orden de magnitud.

Según él, «la hoja de cálculo fue el gran igualador que permitió a las personas no técnicas construir cosas. La generación de código por IA es el *siguiente* gran igualador, pero el techo es 100 veces más alto. Estamos a punto de ver qué sucede cuando mil millones de trabajadores del conocimiento pueden construir software real».

Sin embargo, muchos usuarios de X en los comentarios no están de acuerdo con su presentación, con uno afirmando: «las hojas de cálculo sobrevivirán por la misma razón por la que los PDFs siguen siendo ubicuos. El esqueumorfismo del papel persiste a pesar de 30 años de hipertexto. Hay algo que la hoja de cálculo «hace» que es distinto de manipular o mostrar datos».

En general, el crecimiento de la IA ha experimentado un aumento exponencial. Perspectivas dem EREcosistema de 8004 agentes de IA muestra que más de 81,000 agentes han sido desplegados en los últimos 30 días, con más de 1.670 desplegados en las últimas 24 horas. Esto no tiene en cuenta a los agentes que se despliegan fuera de la cadena de bloques.

El sistema de informes de vulnerabilidades de GitHub fue diseñado para un mundo en el que los humanos presentaban errores. Ahora está operando en un mundo en el que los agentes los presentan, a velocidad de máquina y en volumen de máquina, y según algunos usuarios, la infraestructura parece estar luchando a pesar de tener sus propias capacidades de IA.

La publicación de Steinberger podría no ser más que la frustración de un ingeniero ocupado. Sin embargo, llega en el momento preciso en que la brecha entre ese viejo mundo y el nuevo se está volviendo imposible de tapar con papel.