La Enciclopedia Mecánica: El libro eléctrico, mecánico y a presión de aire creado en España en 1949

Hoy os voy a hablar de un interesante artefacto, hecho en España y que se conoce como la Enciclopedia Mecánica de Ángela Ruiz Robles, un invento que se considera el primer prototipo del libro digital. Un "gadget" que se diseñó para educar a niños. Y es que la Enciclopedia Mecánica se creó con el objetivo de facilitar la enseñanza.

Figura 1: La Enciclopedia Mecánica: El libro eléctrico, mecánico

y a presión de aire creado en España en 1949

Era un libro mecánico, eléctrico y a presión de aire para lectura de libros. Se componía de unas bobinas pequeñas intercambiables con información y dibujos de cada asignatura. Las bobinas iban pasando manualmente mediante unos pulsadores debajo de una lámina transparente con cristal de aumento. 

Figura 2: La Enciclopedia Mecánica

Estaba también dotada de luz, sonido y un abecedario automático con letras y números accionados mecánicamente, para escribir palabras o hacer cuentas. La Enciclopedia Mecánica de Doña Angelita tenía el tamaño de un libro y se realizó con materiales ligeros (bronce, madera, zinc y papel).

Figura 3: Tamaño de la Enciclopedia Mecánica de Doña Angelita

Estaba pensada para facilitar el aprendizaje, se colocaba en un maletín y los alumnos podían llevar las bobinas de cada asignatura, con lo que irían con mucho menos peso al colegio. Su autora Ángela Ruiz Robles (1895-1975) la creó en 1949 y la patentó como diseño en en la patente número 190.698, que luego convirtió en un prototipo patentado en 1962 (Patente 276.346 ) 

Figura 4: Angelita Ruiz Robles con su Enciclopedia Mecánica

Si tenéis curiosidad por saber cómo funcionaba podéis ver una infografía hecha por la Fundación Telefónica que os dejo por aquí . Y si queréis verla en directo podéis encontrarla en el Museo Nacional de Ciencia y Tecnología de A Coruña.

Figura 5: Infografía hecha por la Fundación Telefónica

Su inventora Ángela Ruiz Robles (1895-1975) era maestra, pedagoga, educadora, inventora y empresaria. Tenía una fuerte vocación por la enseñanza, compaginaba su trabajo con su propia academia para adultos Elmaca (las iniciales del nombre de sus tres hijas) de Ferrol. 

Figura 6: Retrato de Ángela Ruiz Robles, dibujado y pintado

por la artista argentina Eulogia Merle 

Impartía clases particulares a oposiciones de Aduanas, Correos, Telégrafos y examen de ingreso a las Escuelas de Altos Estudios Mercantiles. Aquí tienes la Patente 276.346 que recoge la invención, de 1962.

Figura 7: Patente de la Enciclopedia Mecánica

También escribió 16 libros. Fue una visionaria adelantada a su época, tenía una visión nueva respecto a la educación, quería convertir la en un proceso más humano, más fácil atractivo y visual. Y con su Enciclopedia Mecánica lo consiguió.

Saludos,   

PD: Aprovecho para deciros que hoy cumplo un sueño, y es escribir un post en El Lado del Mal, sigo a Chema Alonso desde 2017 y para mí es toda una inspiración. 

Autor: Marta Torabias

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Pensamientos Robados: Cómo descifrar y weaponizar trazas de razonamiento en LLMs

Este domingo, aprovechando un poco de la tranquilidad del día, me he leído el trabajo de Stolen Thoughts, que explica cómo descifrar las trazas de razonamiento de los modelos LLM frontera que se entregan cifradas a los clientes, durante el proceso de resolución de un Prompt complejo que exige una cadena de pensamientos (Chain-of-Thoughts). 

Figura 1: Pensamientos Robados - Cómo descifrar y

weaponizar trazas de razonamiento en LLMs

Justo de estas trazas que van cifradas, es de lo que trata el paper del que os hablo en este artículo, titulado: "Stealing Reasoning Traces from Proprietary LLM APIs" y que ha puesto de manifiesto cómo esta debilidad se puede utilizar de formas muy curiosas.

Figura 2: Stealing Reasoning Traces from Proprietary LLM APIs

Supongo que alguna vez habréis usado ChatGPT, DeepSeek, Claude o Gemini, y habréis visto las trazas de razonamiento ir saliendo por pantalla. Esto lo utilizamos para aprender cómo está razonando, y sobre todo para saber si tu idea va por el lado correcto o no. En el trabajo de "Estego & Cripto sólo al alcance de Deep Reasoning AI" para nosotros era fundamental, ya que podríamos saber si el modelo estaba por el buen camino o no, para resolver las codificaciones cifradas.

Figura 3:"Hacking IA: Jailbreak, Prompt Injection, Hallucinations & Unalignment"

escrito por Chema Alonso con la colaboración de Pablo González, Fran Ramírez, Amador Aparicio, Manuel S. Lemos y José Palanco en 0xWord

Lo que sucede es que estas trazas de razonamiento, es decir, estas Chain of Thoughts que se entregan a los clientes, no se muestran todas, y algunas van cifradas en variables. Estas variables son enviadas desde el cliente al servidor, donde son descifradas y utilizadas como contexto, para seguir razonando. Es decir, que el servidor sabe descifrar estas trazas.

Figura 4: Encrypted Thought Injection

Sabiendo esto, lo que los investigadores han hecho es lo que llaman un ataque de Encrypted Thought Injection, de un modelo, a otro modelo de la misma empresa que tienen medidas de seguridad inferiores. Por ejemplo, como se ve en la imagen anterior, se coge la traza cifrada del Chain of Thoughts que devuelve la API de Claude Opus y se inyecta en una petición a Claude Haiku 4.5 pidiéndole que lo transcriba y lo imprima. Y lo hace.

Figura 5: Compatibilidad en Chain of Thoughts cifrados entre modelos.

Los investigadores han visto cual es la compatibilidad que Claude, GPT o Gemini tienen en sus diferentes versiones, y como se puede ver es bastante alta, así que es posible mover Stolen Thoughts de uno a otro modelo. Haciendo esto, se pueden encontrar datos personales, o prohibidos por el modo Harmful Mode, como en el ejemplo siguiente, donde se encuentran datos de marcas de vehículos y facilidad de ser robados, que sólo están en los "pensamientos" cifrados.

Figura 6: Datos sobre marcas de vehículos que sufren más robos.

Estas trazas de razonamiento se cifran por motivos diversos, pero también para evitar el Destilado, o lo que es lo mismo, que un modelo Open Source - o no - pueda utilizar Prompts y trazas de razonamiento completo para hacer un Fine-Tuning de su comportamiento a partir de la capacidad de inteligencia de un modelo comercial de frontera, que es una de las formas de optimizar costes, como os conté en el artículo de: "Cómo optimizar el gasto en IA con arquitecturas clasificadas, orquestadas y/o destilación. El problema de la Predictibilidad de los Costes de la IA".

Figura 7: Destilación de Modelos

Sin embargo, estos Thoughts cifrados pueden ser utilizados como "Pre-fill" a un modelo. Es decir, utilizar el Encrypted Thought Injection Attack de un modelo frontera a un modelo Open Source para pedirle que continúe resolviendo el problema.

Figura 8: Pre-filling de Thoughts

Esto puede utilizarse para "enfocar" la resolución del problema con un Modelo Frontera, y luego continuar con el resto del problema a partir del Pre-fillling. Como podéis ver en la imagen, Kimi-K3 con el Pre-filling da un resultado similar. El proceso es capturar la traza cifrada, descifrarla con un modelo compatible que lo pueda descifrar y luego inyectar el pensamiento descifrado en el modelo Open Source para terminar de resolver el Prompt. Creativo.

Figura 9: Hacking & Pentesting con Inteligencia Artificial.

En 0xWord, escrito por Pablo González, Fran Ramírez,

Rafael Troncoso, Javier del Pino y Chema Alonso

El paper muestra más usos de esta capacidad de descifrar las trazas de pensamiento cifrado, pero también que en ellas, cuando una persona comparte sus conversaciones, pueden ir datos privados, como API Keys o Passwords, así que hay que tener mucho cuidado con publicar estos datos de las APIs con las trazas cifradas.

Figura 10: Trazas cifradas con API Keys y Passwords

La verdad es que me ha parecido muy interesante el trabajo, que parte de una idea muy sencilla, que es utilizar modelos LLM compatibles con menos protecciones para descifrar los Thoughts cifrados que te da el LLM frontera. Muy hacker.

¡Saludos Malignos!

Autor: Chema Alonso (Contactar con Chema Alonso)