Desglose del método de aislamiento de Baidu para la "cría de langostinos"

A medida que la tendencia de criar camarones se extiende desde la comunidad de geeks hacia el público general, las cuestiones relacionadas con la seguridad de datos y el control del sistema están generando atención.

Anteriormente, Summer Yue, directora de alineación y seguridad de IA en el laboratorio de superinteligencia de Meta, configuró una instrucción de seguridad en una prueba para OpenClaw que indicaba “confirmar antes de actuar”.

Sin embargo, solo pudo observar cómo OpenClaw vaciaba rápidamente su bandeja de entrada, donde almacenaba correos importantes, sin poder detener el proceso a tiempo para impedirlo.

Este es precisamente el riesgo potencial de OpenClaw en modo de despliegue local.

Frente a los frecuentes problemas de seguridad en la “cría de camarones”, la industria necesita urgentemente un nuevo paradigma de seguridad que permita a los usuarios comunes “criar camarones sin dolor”.

Baidu ha ingresado oficialmente en este campo, lanzando la primera aplicación mundial de camarones en teléfonos móviles, “Red Claw Operator”. El 17 de marzo, la aplicación fue renombrada oficialmente como Red Claw, y los usuarios solo necesitan descargarla y registrarse para poder comandar directamente a esta “langosta en el teléfono” para realizar diversas tareas complicadas.

Las pruebas de All-Weather Technology revelaron que el modelo de operación utilizado por Red Claw es qianfan, deepseek-v3.1-250821, que puede activar aplicaciones en el teléfono para tareas como pedir comida o reservar entradas.

Según All-Weather Technology, Red Claw introduce en su arquitectura un “sistema de aislamiento de tres capas”:

Primero, aislamiento físico en la capa inferior. La aplicación funciona completamente en la nube en el teléfono, completamente aislada físicamente de los datos en el dispositivo móvil del usuario. La aplicación no obtiene ni requiere autorización para acceder a datos de almacenamiento local reales;

Segundo, aislamiento del entorno de ejecución. Cada usuario recibe un teléfono en la nube dedicado, logrando un aislamiento absoluto entre dispositivos;

Tercero, aislamiento de datos de tareas. Encriptación múltiple de datos, sin cruce de información entre tareas.

Además, en cuanto a control de permisos y visibilidad, Red Claw enfatiza en su diseño la “atribución del control”, es decir, que cada operación de IA sea completamente visible y rastreable para el usuario. Cuando se trata de privacidad o puntos que requieren autorización, el proceso en la nube se suspende forzosamente, y solo continúa tras la confirmación del usuario o intervención manual.

Esto proporciona a los usuarios una sensación de “sin dolor” y muy segura para el público en general.

Pero trasladar la “langosta” a la nube no elimina los problemas, solo los transforma en otra forma.

El cambio más evidente es en la eficiencia.

La lógica de ejecución local responde instantáneamente, mientras que en la nube se introducen retrasos por el tráfico de red y la gestión de dispositivos virtuales. Esto afecta menos tareas estandarizadas como pedir comida o reservar entradas, pero en escenarios con múltiples pasos y retroalimentación en tiempo real, la latencia se amplifica continuamente. Operaciones que antes eran fluidas se dividen en segmentos que requieren confirmación, haciendo que la fluidez se convierta en un costo.

La visibilidad tampoco garantiza necesariamente mayor control.

El diseño de “cada paso visible y rastreable” refuerza la seguridad, pero cuando las tareas se dividen en muchas operaciones pequeñas, lo que el usuario enfrenta es más bien una serie de registros de ejecución en constante desplazamiento. El papel del usuario puede deslizarse de ser un decisor a un simple confirmador pasivo.

Ver no equivale a entender; confirmar no significa tener un control total.

El aislamiento también redefine los límites de capacidad.

Los permisos que puede solicitar un teléfono en la nube dependen en esencia de la compatibilidad de la plataforma, no de toda la capacidad del dispositivo del usuario.

Esto implica que, al reducir riesgos, el sistema también se reduce de ser un “agente casi omnipotente” a una “herramienta automatizada bien definida”.

Y el supuesto aislamiento físico se asemeja más a una transferencia de confianza.

Los datos ya no se exponen localmente, pero los usuarios deben confiar en la seguridad del entorno en la nube.

El funcionamiento en la nube también implica costos. Cada usuario con un teléfono en la nube dedicado y en línea consume considerablemente recursos de computación y energía. A medida que la base de usuarios crece, la plataforma debe soportar subsidios continuos o limitar y dividir en niveles los cobros para compensar los costos. Esta estructura la hace más una solución temporal que una forma definitiva y escalable.

Otra transformación más sutil es la percepción del riesgo, que se debilita.

En entornos locales, los errores suelen ocurrir directamente en el dispositivo del usuario, con retroalimentación clara e inmediata. En la separación en la nube, los errores se “embalan” y su impacto se retrasa o se mitiga parcialmente. Esta experiencia “más segura” puede también disminuir la sensibilidad del usuario a los límites del riesgo.

A largo plazo, la “segregación en la nube” parece ser una vía de compromiso, que equilibra la difusión comercial y el control del riesgo en una etapa en que la IA aún no está completamente madura. Resuelve la incertidumbre más apremiante, pero también introduce nuevos trade-offs.

Cuando en el futuro la potencia de cálculo y las barreras de seguridad de los modelos grandes en los dispositivos sean suficientemente robustas, si la “langosta en la nube” podrá realmente “regresar” de forma segura a los dispositivos locales, será un punto clave en la próxima competencia en tecnología de agentes inteligentes.

Aviso de riesgo y exención de responsabilidad

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