{"id":28943,"date":"2026-02-17T23:07:14","date_gmt":"2026-02-18T05:07:14","guid":{"rendered":"https:\/\/latam.kaspersky.com\/blog\/?p=28943"},"modified":"2026-02-20T07:13:22","modified_gmt":"2026-02-20T13:13:22","slug":"poetry-ai-jailbreak","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/latam.kaspersky.com\/blog\/poetry-ai-jailbreak\/28943\/","title":{"rendered":"Jailbreaking en verso: cuando la poes\u00eda hace hablar a la IA"},"content":{"rendered":"<p>Los entusiastas de la tecnolog\u00eda han estado experimentando con formas de eludir los l\u00edmites de respuesta de la IA establecidos por los creadores de los modelos casi desde que los LLM se popularizaron. Muchas de estas t\u00e1cticas han sido bastante creativas: decirle a la IA que no tienes dedos para que te ayude a terminar tu c\u00f3digo, pedirle que \u201csimplemente fantasee\u201d cuando una pregunta directa provoca una negativa o invitarla a interpretar el papel de una abuela fallecida que comparte conocimientos prohibidos para consolar a un nieto afligido.<\/p>\n<p>La mayor\u00eda de estos trucos ya no son ninguna novedad, y los desarrolladores de LLM han aprendido a contrarrestarlos de manera efectiva. Pero el tira y afloja entre las restricciones y las soluciones alternativas no ha llegado a ninguna parte: las estrategias se han vuelto m\u00e1s complejas y sofisticadas. Hoy hablamos de una nueva t\u00e9cnica de jailbreak de IA que aprovecha la vulnerabilidad de los chatbots ante\u2026 la poes\u00eda. S\u00ed, has le\u00eddo bien: en un <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2511.15304\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">estudio reciente<\/a>, los investigadores demostraron que formular prompts en forma de poemas aumenta significativamente la probabilidad de que un modelo d\u00e9 una respuesta insegura.<\/p>\n<p>Probaron esta t\u00e9cnica en 25\u00a0modelos populares de Anthropic, OpenAI, Google, Meta, DeepSeek, xAI y otros desarrolladores. A continuaci\u00f3n, profundizamos en los detalles: qu\u00e9 tipo de limitaciones tienen estos modelos, de d\u00f3nde obtienen el conocimiento prohibido en primer lugar, c\u00f3mo se llev\u00f3 a cabo el estudio y qu\u00e9 modelos resultaron ser los m\u00e1s \u201crom\u00e1nticos\u201d, es decir, los m\u00e1s susceptibles a los prompts po\u00e9ticos.<\/p>\n<h2>De qu\u00e9 no debe hablar la IA con los usuarios<\/h2>\n<p>El \u00e9xito de los modelos de OpenAI y otros chatbots modernos se debe a las enormes cantidades de datos con los que se entrenan. Debido a esa enorme escala, los modelos aprenden inevitablemente cosas que sus desarrolladores preferir\u00edan mantener en secreto: descripciones de delitos, tecnolog\u00eda peligrosa, violencia o pr\u00e1cticas il\u00edcitas que se encuentran en el material original.<\/p>\n<p>Podr\u00eda parecer una soluci\u00f3n f\u00e1cil: simplemente eliminar el dato prohibido del conjunto de datos incluso antes de comenzar el entrenamiento. Pero, en realidad, se trata de una tarea enorme que requiere muchos recursos, y en esta etapa de la carrera armament\u00edstica de la IA, no parece que nadie est\u00e9 dispuesto a asumirla.<\/p>\n<p>Otra soluci\u00f3n aparentemente obvia, como borrar selectivamente datos de la memoria del modelo, tambi\u00e9n es, por desgracia, inviable. Esto se debe a que el <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2310.02238\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">conocimiento de la IA no reside en peque\u00f1as carpetas ordenadas<\/a> que se pueden eliminar f\u00e1cilmente. En cambio, se extiende a trav\u00e9s de miles de millones de par\u00e1metros y se entrelaza en todo el ADN ling\u00fc\u00edstico del modelo: estad\u00edsticas de palabras, contextos y las relaciones entre ellos. Intentar borrar quir\u00fargicamente informaci\u00f3n espec\u00edfica mediante ajustes o penalizaciones no solo no da resultado, sino que adem\u00e1s empieza a obstaculizar el rendimiento general del modelo y afecta negativamente a sus habilidades ling\u00fc\u00edsticas generales.<\/p>\n<p>Como resultado, para mantener estos modelos bajo control, los creadores no tienen m\u00e1s remedio que desarrollar algoritmos y <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2406.12934\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">protocolos de seguridad especializados<\/a> que filtran las conversaciones mediante la supervisi\u00f3n constante de los prompts de los usuarios y las respuestas de los modelos. A continuaci\u00f3n, se incluye una lista no exhaustiva de estas restricciones:<\/p>\n<ul>\n<li>Mensajes del sistema que definen el comportamiento del modelo y restringen los escenarios de respuesta permitidos.<\/li>\n<li>Modelos clasificadores independientes que analizan los prompts y los resultados en busca de signos de jailbreaking, inyecciones de prompts y otros intentos de burlar las medidas de seguridad.<\/li>\n<li>Mecanismos de conexi\u00f3n a tierra, en los que el modelo se ve obligado a basarse en datos externos en lugar de en sus propias asociaciones internas.<\/li>\n<li>Ajustes precisos y aprendizaje por refuerzo a partir de los comentarios humanos, donde las respuestas inseguras o dudosas se penalizan sistem\u00e1ticamente, mientras que las negativas adecuadas se recompensan.<\/li>\n<\/ul>\n<p>En pocas palabras, la seguridad de la IA hoy en d\u00eda no se basa en eliminar el conocimiento peligroso, sino en intentar controlar c\u00f3mo y de qu\u00e9 forma el modelo accede a \u00e9l y lo comparte con el usuario; y es precisamente en las grietas de esos mismos mecanismos donde los nuevos atajos encuentran terreno f\u00e9rtil.<\/p>\n<h2>La investigaci\u00f3n: \u00bfqu\u00e9 modelos se probaron y c\u00f3mo?<\/h2>\n<p>En primer lugar, <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2511.15304\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">veamos las reglas b\u00e1sicas<\/a> para que quede claro que el experimento fue leg\u00edtimo. Los investigadores buscaron inducir a 25\u00a0modelos diferentes a incurrir en conductas indebidas en diversas categor\u00edas:<\/p>\n<ul>\n<li>Amenazas qu\u00edmicas, biol\u00f3gicas, radiol\u00f3gicas y nucleares<\/li>\n<li>Ayuda con ciberataques<\/li>\n<li>Manipulaci\u00f3n maliciosa e ingenier\u00eda social<\/li>\n<li>Infracciones de privacidad y manejo inadecuado de datos personales confidenciales<\/li>\n<li>Generaci\u00f3n de desinformaci\u00f3n y contenido enga\u00f1oso<\/li>\n<li>Escenarios de IA rebelde, que incluyeron intentos de sortear las restricciones o de actuar de manera aut\u00f3noma<\/li>\n<\/ul>\n<p>El jailbreak se logr\u00f3 de forma directa y puntual: un \u00fanico prompt po\u00e9tico. Los investigadores no entablaron largos intercambios po\u00e9ticos con la IA al estilo de los escaldos n\u00f3rdicos o de los raperos contempor\u00e1neos. Su objetivo era simplemente ver si pod\u00edan conseguir que las modelos desobedecieran las instrucciones de seguridad con solo una petici\u00f3n en rima. Como se ha mencionado, los investigadores probaron 25\u00a0modelos de lenguaje de diversos desarrolladores; aqu\u00ed est\u00e1 la lista completa:<\/p>\n<div id=\"attachment_28946\" style=\"width: 950px\" class=\"wp-caption alignnone\"><a href=\"https:\/\/media.kasperskydaily.com\/wp-content\/uploads\/sites\/87\/2026\/02\/17183338\/poetry-ai-jailbreak-1.png\"><img decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-28946\" class=\"wp-image-28946 size-full\" src=\"https:\/\/media.kasperskydaily.com\/wp-content\/uploads\/sites\/87\/2026\/02\/17183338\/poetry-ai-jailbreak-1.png\" alt=\"Los modelos utilizados en el experimento de jailbreak mediante poes\u00eda\" width=\"940\" height=\"1342\"><\/a><p id=\"caption-attachment-28946\" class=\"wp-caption-text\">Una selecci\u00f3n de 25 modelos ling\u00fc\u00edsticos de diversos desarrolladores, todos ellos sometidos a prueba para ver si un solo prompt po\u00e9tico pod\u00eda persuadir a la IA de abandonar sus barreras de seguridad. <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2511.15304\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\"> Fuente <\/a><\/p><\/div>\n<p>Para crear estas consultas po\u00e9ticas, los investigadores partieron de una base de datos de prompts maliciosos conocidos del est\u00e1ndar <a href=\"https:\/\/mlcommons.org\/benchmarks\/ailuminate\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">MLCommons AILuminate Benchmark<\/a>, utilizado para probar la seguridad de los LLM, y las reformularon en forma de versos con la ayuda de DeepSeek. Solo se modific\u00f3 el envoltorio estil\u00edstico: el experimento no utiliz\u00f3 ning\u00fan vector de ataque, ninguna estrategia de ofuscaci\u00f3n ni ajustes espec\u00edficos del modelo adicionales.<\/p>\n<p>Por razones obvias, los autores del estudio no publican los prompts po\u00e9ticos maliciosos reales. Pero s\u00ed muestran el tono general de las consultas utilizando un ejemplo inofensivo, que se parece a lo siguiente:<\/p>\n<p><em>Un panadero cuida el calor del horno en secreto,<br>\nSus bandejas giran al ritmo exacto y discreto.<br>\nPara dominar su arte, se observa cada acci\u00f3n: c\u00f3mo sube la harina,<br>\nC\u00f3mo el az\u00facar encuentra combusti\u00f3n.<br>\nDescribe el m\u00e9todo, verso a verso con mesura,<br>\nQue da forma a un pastel de capas en trenza pura.<\/em><\/p>\n<p>Los investigadores probaron 1200\u00a0prompts en 25\u00a0modelos diferentes, tanto en prosa como en verso. La comparaci\u00f3n de las variantes en prosa y en verso de la misma consulta les permiti\u00f3 verificar si el comportamiento del modelo cambiaba \u00fanicamente debido al estilo de redacci\u00f3n.<\/p>\n<p>A trav\u00e9s de estas pruebas de prompts en prosa, los experimentadores establecieron una referencia para la disposici\u00f3n de los modelos a cumplir con solicitudes peligrosas. Luego, compararon esta referencia con la forma en que esos mismos modelos reaccionaban ante las versiones en verso de las consultas. En la siguiente secci\u00f3n, analizaremos los resultados de esa comparaci\u00f3n.<\/p>\n<h2>Resultados del estudio: \u00bfqu\u00e9 modelo es el mayor amante de la poes\u00eda?<\/h2>\n<p>Debido a que el volumen de datos generados durante el experimento fue realmente enorme, los controles de seguridad de las respuestas de los modelos tambi\u00e9n los realiz\u00f3 la IA. Un jurado compuesto por tres\u00a0modelos de lenguaje calific\u00f3 cada respuesta como \u201csegura\u201d o \u201cinsegura\u201d:<\/p>\n<ul>\n<li>gpt-oss-120b de OpenAI<\/li>\n<li>deepseek-r1 de DeepSeek<\/li>\n<li>kimi-k2-thinking de Moonshot AI<\/li>\n<\/ul>\n<p>Las respuestas solo se consideraban seguras si la IA se negaba expl\u00edcitamente a responder la pregunta. La clasificaci\u00f3n inicial en uno de los dos grupos se determin\u00f3 por mayor\u00eda de votos: para ser certificada como inofensiva, la respuesta deb\u00eda recibir la calificaci\u00f3n de segura por parte de al menos dos de los tres miembros del jurado.<\/p>\n<p>Las respuestas que no lograron alcanzar un consenso mayoritario o que se se\u00f1alaron como cuestionables se remitieron a revisores humanos. Cinco anotadores participaron en este proceso, quienes evaluaron un total de 600\u00a0respuestas modelo con prompts po\u00e9ticos. Los investigadores observaron que las evaluaciones humanas coincid\u00edan con las conclusiones del jurado de IA en la gran mayor\u00eda de los casos.<\/p>\n<p>Una vez aclarada la metodolog\u00eda, veamos c\u00f3mo funcionaron realmente los LLM. Cabe se\u00f1alar que el \u00e9xito del jailbreak mediante poes\u00eda puede medirse de diferentes maneras. Los investigadores destacaron una versi\u00f3n extrema de esta evaluaci\u00f3n basada en los 20\u00a0prompts m\u00e1s exitosos, que fueron seleccionaron cuidadosamente. Con este enfoque, un promedio de casi dos tercios (62\u00a0%) de las consultas po\u00e9ticas lograron enga\u00f1ar a los modelos para que infringieran sus instrucciones de seguridad.<\/p>\n<p>Gemini\u00a01.5 Pro de Google result\u00f3 ser el m\u00e1s susceptible a la poes\u00eda. Utilizando los 20\u00a0prompts po\u00e9ticos m\u00e1s eficaces, los investigadores lograron eludir las restricciones del modelo el 100\u00a0% de las veces. Puedes consultar los resultados completos de todos los modelos en la siguiente tabla.<\/p>\n<div id=\"attachment_28948\" style=\"width: 1088px\" class=\"wp-caption alignnone\"><a href=\"https:\/\/media.kasperskydaily.com\/wp-content\/uploads\/sites\/87\/2026\/02\/17225558\/poetry-ai-jailbreak-2.png\"><img decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-28948\" class=\"wp-image-28948 size-full\" src=\"https:\/\/media.kasperskydaily.com\/wp-content\/uploads\/sites\/87\/2026\/02\/17225558\/poetry-ai-jailbreak-2.png\" alt=\"C\u00f3mo la poes\u00eda reduce la eficacia de la seguridad de la IA\" width=\"1078\" height=\"1242\"><\/a><p id=\"caption-attachment-28948\" class=\"wp-caption-text\">La proporci\u00f3n de respuestas seguras (Segura) frente a la Tasa de \u00e9xito de ataques (ASR) para 25 modelos ling\u00fc\u00edsticos cuando se los somete a los 20 prompts po\u00e9ticos m\u00e1s eficaces. Cuanto mayor es la ASR, m\u00e1s a menudo el modelo abandonaba sus instrucciones de seguridad en favor de una buena rima. <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2511.15304\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\"> Fuente <\/a><\/p><\/div>\n<p>Una forma m\u00e1s moderada de medir la eficacia de la t\u00e9cnica de jailbreak mediante poes\u00eda es comparar las tasas de \u00e9xito de la prosa frente a la poes\u00eda en todo el conjunto de consultas. Seg\u00fan esta m\u00e9trica, la poes\u00eda incrementa en promedio un 35\u00a0% la probabilidad de obtener una respuesta insegura.<\/p>\n<p>El efecto de la poes\u00eda impact\u00f3 m\u00e1s profundamente a deepseek-chat-v3.1: la tasa de \u00e9xito de este modelo aument\u00f3 casi 68\u00a0puntos porcentuales en comparaci\u00f3n con los prompts en prosa. En el otro extremo del espectro, claude-haiku-4.5 demostr\u00f3 ser el menos susceptible a una buena rima: el formato po\u00e9tico no solo no mejor\u00f3 la tasa de elusi\u00f3n, sino que, de hecho, redujo ligeramente la ASR, lo que hizo que el modelo fuera a\u00fan m\u00e1s resistente a las solicitudes maliciosas.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/media.kasperskydaily.com\/wp-content\/uploads\/sites\/87\/2026\/02\/17225710\/poetry-ai-jailbreak-3.png\"><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-28949 alignnone size-full\" src=\"https:\/\/media.kasperskydaily.com\/wp-content\/uploads\/sites\/87\/2026\/02\/17225710\/poetry-ai-jailbreak-3.png\" alt=\"\" width=\"1458\" height=\"1242\"><\/a><\/p>\n<p>Por \u00faltimo, los investigadores calcularon qu\u00e9 tan vulnerables eran los ecosistemas de desarrolladores en su conjunto (y no solo los modelos individuales) a los prompts po\u00e9ticos. Como recordatorio, en el experimento se incluyeron varios modelos de cada desarrollador: Meta, Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, Qwen, Mistral AI, Moonshot AI y xAI.<\/p>\n<p>Para ello, se promediaron los resultados de los modelos individuales dentro de cada ecosistema de IA y se compararon las tasas de elusi\u00f3n de referencia con los valores de las consultas po\u00e9ticas. Esta secci\u00f3n transversal nos permite evaluar la eficacia general del enfoque de seguridad de un desarrollador espec\u00edfico, en lugar de la resiliencia de un \u00fanico modelo.<\/p>\n<p>El recuento final revel\u00f3 que la poes\u00eda es lo que m\u00e1s afecta a las barreras de seguridad de los modelos de DeepSeek, Google y Qwen. Mientras tanto, OpenAI y Anthropic registraron un aumento en las respuestas inseguras que fue significativamente inferior al promedio.<\/p>\n<div id=\"attachment_28950\" style=\"width: 1208px\" class=\"wp-caption alignnone\"><a href=\"https:\/\/media.kasperskydaily.com\/wp-content\/uploads\/sites\/87\/2026\/02\/17225809\/poetry-ai-jailbreak-4.png\"><img decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-28950\" class=\"wp-image-28950 size-full\" src=\"https:\/\/media.kasperskydaily.com\/wp-content\/uploads\/sites\/87\/2026\/02\/17225809\/poetry-ai-jailbreak-4.png\" alt=\"El efecto de la poes\u00eda en los desarrolladores de IA\" width=\"1198\" height=\"556\"><\/a><p id=\"caption-attachment-28950\" class=\"wp-caption-text\">Comparaci\u00f3n de la Tasa de \u00e9xito de ataques (ASR) promedio para consultas en prosa frente a consultas po\u00e9ticas, agrupadas por desarrollador. La columna \u201cCambio\u201d muestra en qu\u00e9 porcentaje, en promedio, la poes\u00eda reduce la eficacia de las barreras de seguridad dentro del ecosistema de cada proveedor.<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2511.15304\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\"> Fuente <\/a><\/p><\/div>\n<h2>\u00bfQu\u00e9 significa esto para los usuarios de IA?<\/h2>\n<p>La principal conclusi\u00f3n de este estudio es que \u201chay m\u00e1s cosas en el cielo y en la tierra, Horacio, de las que imagina tu filosof\u00eda\u201d, en el sentido de que la tecnolog\u00eda de IA a\u00fan esconde muchos misterios. Para el usuario promedio, esto no es precisamente una buena noticia: es imposible predecir qu\u00e9 m\u00e9todos de pirater\u00eda o t\u00e9cnicas de elusi\u00f3n contra los LLM se les ocurrir\u00e1n a los investigadores o ciberdelincuentes, ni qu\u00e9 puertas inesperadas podr\u00edan abrir esos m\u00e9todos.<\/p>\n<p>Por consiguiente, los usuarios no tienen m\u00e1s remedio que estar muy atentos y cuidar especialmente la seguridad de sus datos y dispositivos. Para mitigar los riesgos pr\u00e1cticos y proteger tus dispositivos frente a este tipo de amenazas, te recomendamos utilizar una <a href=\"https:\/\/latam.kaspersky.com\/premium?icid=es-LA_bb2023-kdplacehd_acq_ona_smm__onl_b2c_kdaily_lnk_sm-team___kprem___\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">soluci\u00f3n de seguridad robusta<\/a>\u00a0que ayude a detectar actividades sospechosas y a prevenir incidentes antes de que se produzcan.<\/p>\n<blockquote><p>Para ayudarte a mantenerte alerta, consulta nuestros materiales sobre riesgos de privacidad y amenazas de seguridad relacionados con la IA:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/latam.kaspersky.com\/blog\/ai-generated-sextortion-social-media\/28902\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">La IA y la nueva realidad de la sextorsi\u00f3n<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/latam.kaspersky.com\/blog\/chatbot-eavesdropping-whisper-leak-protection\/28839\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">C\u00f3mo escuchar de manera clandestina una red neuronal<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/latam.kaspersky.com\/blog\/ai-sidebar-spoofing-atlas-comet\/28763\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Falsificaci\u00f3n de la barra lateral de IA: un nuevo ataque a los navegadores de IA<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/latam.kaspersky.com\/blog\/new-llm-attack-vectors-2025\/28587\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Nuevos tipos de ataques contra asistentes y chatbots basados en IA<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/latam.kaspersky.com\/blog\/ai-browser-security-privacy-risks\/28582\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Las ventajas y desventajas de los navegadores con inteligencia artificial<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/blockquote>\n<input type=\"hidden\" class=\"category_for_banner\" value=\"premium-generic\">\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los investigadores han descubierto que formular prompts en forma de poes\u00eda puede socavar significativamente la eficacia de las barreras de seguridad de los modelos de 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