Muse, el nuevo agente conversacional de Meta, prometía descargas mentales: comprar en el supermercado, cancelar suscripciones, gestionar tareas del día a día. Menos de un mes después de su lanzamiento en Estados Unidos, ya acumula más de cinco millones de descargas y un problema que crece al mismo ritmo que su base de usuarios: nadie parece saber exactamente cuánto sabe Muse sobre nosotros, ni sobre las personas que conocemos.
Un dosier que se actualiza cada hora
Según una investigación publicada por Time, Muse construye un documento interno por usuario que se actualiza cada hora. El contenido no se limita a quien usa el agente: incluye a cualquier persona mencionada en chats, mensajes y correos. El agente clasifica esa información en un mapa de relaciones sociales que registra cómo conoció a alguien, qué intereses comparten, el historial de conversaciones e incluso un registro de tensiones y alianzas entre contactos. Time cifra los usuarios activos en cuatro millones, aunque las descargas ya superan los cinco millones.
El nivel de inferencia es notable. El análisis cita un ejemplo concreto: Muse detecta que un usuario responde mejor a recordatorios breves después de las 22:00 y ajusta su comunicación en consecuencia. No es una suposición vaga: es un patrón derivado del análisis sistemático de conversaciones privadas.
Borrar no siempre es borrar
Meta afirma que cada usuario controla su Muse y puede pedirle que olvide información específica. Sin embargo, Time señala que la orden de olvidar no elimina necesariamente el mensaje original donde se compartió cierta información. Peor aún: el agente tendría instrucciones de no avisar al usuario de que esos mensajes pueden seguir visibles en el chat. El resultado es una ilusión de privacidad que, en la práctica, no se cumple.
La defensa de Meta no niega los hallazgos. Un portavoz declaró que «Muse recuerda lo que más le importa, incluida la información sobre otras personas que elijas compartir, para que pueda ser un asistente personal útil». David Singleton, de Meta Superintelligence Labs, explicó que cada usuario recibe un ordenador en la nube aislado y que Sentinel, un segundo agente que corre en paralelo, aprueba lo que Muse comparte en Internet. Antes de realizar acciones sensibles como compras o envíos de correos, el agente pide confirmación. Las contraseñas y métodos de pago quedan fuera de su alcance.
Utilidad versus privacidad: la tensión estructural
Los datos no se comparten con los sistemas de publicidad de Meta y cada usuario puede optar por no usar sus interacciones para entrenar otros modelos. Pero lo que sí hace Muse es compartir información desidentificada con otros agentes Muse para aprender colectivamente. La diferencia entre anonimizar y garantizar privacidad real es un debate que la industria técnica sostiene desde antes de los LLMs y que, con agentes autónomos que acceden a rincones completos del dispositivo, adquiere una dimensión inédita.
El ecosistema ya reacciona. Amazon vetó a Muse para proteger su negocio. Un periodista denunció que el agente accedió a zonas del dispositivo sin permiso explícito. Apple endureció la seguridad de macOS para impedir que los agentes operen sin conocimiento del usuario. La conversación se centra en Meta por su historial con datos personales, pero el problema es estructural: los agentes útiles necesitan acceso profundo, y ese acceso profundo es exactamente lo que pone en riesgo la privacidad. Muse aún no llega a mercados fuera de Estados Unidos, pero su modelo de operación ya marca un precedente que va a definir la era agéntica.
Fuente: Xataka IA (Español)