En Internet vamos a tener que hacernos muchas cuentas de usuarios en distintas páginas web, cualquier tienda donde compremos o los foros que visitemos. Dependiendo de la página web y el servicio que sea, nos conviene poner nuestros datos reales u optar por dar información falsa. Por ejemplo, si vamos a usar un correo para suscribirnos a algo de spam o algún foro donde no queremos dar información personal, entonces usaremos seudónimos en lugar de nuestros nombres reales. Además, esto nos servirá para establecer un nuevo nombre para nosotros que nos represente y nos sirva para repetirlo en todas partes. Los seudónimos son muy típicos en cuenta de usuario de todo tipo y hasta en juegos y redes sociales, pero han descubierto que si se usan modelos de IA basados en LLM se puede descubrir la identidad de una persona y se acabó el anonimato.

Si una red social nos pide nuestros datos para hacernos una cuenta con la que conectaremos con amigos, familiares y pareja, entonces la mayoría de personas dará la información real como nombre, apellidos, edad y correo electrónico. Total, si la idea es poder conectar y comunicarnos con personas conocidas, no vamos a ser reconocidos si usamos cualquier otro nombre aleatorio y una foto de perfil que no nos identifique, así que en vez de dar explicaciones lo hacemos así. Lo mismo en una tienda, pues si compramos pondremos nuestra información real y dirección, así que ya que estamos, ponemos lo necesario para que llegue.

Un grupo de investigadores descubre que usando IA es posible conocer las identidades de las personas que se ocultan tras los seudónimos en Hacker-News

En otras plataformas como Steam o Discord, lo más habitual es dejar de lado nuestros datos personales e inventarnos un nombre o seudónimo que usaremos para identificarnos. A ser posible algo que nos guste, que sea fácil de recordar y que, por supuesto, no esté usado. En videojuegos más de lo mismo, prácticamente nadie usa su nombre real ahí y la imaginación da lugar a nombres curiosos. El anonimato en Internet nos da seguridad y hasta un toque fantasioso a la vida que llevamos, pero al igual que Pedro Sánchez quería acabar con el anonimato en las redes, las IA actuales ya pueden descubrir la identidad detrás de esos seudónimos que usamos.

Estas han sido las conclusiones de un estudio realizado por el grupo de investigación de la ETH de Zúrich donde han revelado los nombres reales de usuarios de webs como Hacker-News. La prueba la realizaron creando un total de 338 perfiles como si fueran usuarios reales y en cada uno de estos enlazaron una web de LinkedIn en la biografía, para así poder dirigirse a ella y ver el resto de la información personal mientras mantenían sus motes y nombres únicos en la web de ciberseguridad. Aunque los perfiles de Hacker-News pasaron al anonimato usando un Modelo de Gestión del Aprendizaje (MLA) para eliminar información de LinkedIn y datos personales, también consiguieron lo contrario.

Lograron una precisión de más del 90% en muchos casos, pero en otras plataformas como Reddit no ha habido tanto éxito

En el esquema de arriba podemos ver como funciona el sistema de forma simplificada, pudiendo ver como logran poner en marcha la "desanonimización" en una página que publica noticias de ciberseguridad y quizá más de un perfil pertenezca a un hacker real. Con la IA son capaces de extraer la información de esos seudónimos y datos ocultos de los perfiles, se encargan de realizar búsquedas semánticas y finalmente descubren a quién le pertenecen esos datos, revelando así la persona real.

En el ejemplo mostrado, un perfil de un tal "anon_user42" coincide con el de J Chen con 22 años, que vive en Portland y tiene un perro llamado Biscuit. Como puedes ver, en todo el proceso han conseguido que haya una coincidencia del 94%, por lo que es muy probable que haya acertado con esa persona. En los resultados de la prueba con 338 perfiles de Hacker-News lograron identificar a 226 (67% del total) con una precisión del 90% o más. En otra prueba, comprobaron 987 cuentas de LinkedIn que hacían referencia a 995 perfiles de Hacker-News y con esto lo compararon otros 89.000 perfiles con distintas IA.

Grok 4.1 Fast se usó para la selección inicial y GPT-5.2 Thinking para el final consiguiendo un 45,1% de perfiles enlazados de LinkedIn y Hacker-News con una precisión del 99%. Usando GPT-5.2 estándar se logró un 36% al 99% de precisión. En comparación, usando métodos convencionales habrían logrado únicamente un 0,1%. Sin embargo, en otras pruebas realizadas en Reddit, vieron que el sistema no era tan efectivo, pero sigue siendo un avance enorme frente a los métodos anteriores y nos hace pensar que en un futuro próximo nuestro anonimato desaparecerá por completo.