The China Mail - La IA aprende a mentir, manipular y amenazar a sus creadores

USD -
AED 3.672501
AFN 65.000137
ALL 81.297901
AMD 362.796361
ANG 1.789785
AOA 917.999705
ARS 1545.680346
AUD 1.453224
AWG 1.8
AZN 1.698478
BAM 1.751128
BBD 2.022649
BDT 125.223838
BGN 1.747831
BHD 0.378911
BIF 3004.498959
BMD 1
BND 1.283972
BOB 11.911754
BRL 5.582901
BSD 1.004405
BTN 94.392415
BWP 13.779334
BYN 3.007212
BYR 19600
BZD 2.019984
CAD 1.419505
CDF 2315.000078
CHF 0.825594
CLF 0.025004
CLP 984.097417
CNY 6.67035
CNH 6.67347
COP 3307.76
CRC 454.299234
CUC 1
CUP 24.105328
CVE 98.725915
CZK 21.803604
DJF 178.828163
DKK 6.69303
DOP 60.919432
DZD 136.502003
EGP 53.316906
ERN 15
ETB 161.150546
EUR 0.89538
FJD 2.25845
FKP 0.745155
GBP 0.748965
GEL 2.60138
GGP 0.745155
GHS 11.761335
GIP 0.745155
GMD 73.999827
GNF 8897.961742
GTQ 7.674952
GYD 210.461285
HKD 7.845505
HNL 26.999889
HRK 6.76901
HTG 131.649514
HUF 326.181497
IDR 18137
ILS 3.18295
IMP 0.745155
INR 93.70785
IQD 1522.620849
IRR 1906074.999586
ISK 122.502706
JEP 0.745155
JMD 159.406925
JOD 0.708988
JPY 158.807499
KES 129.930342
KGS 87.449802
KHR 4096.250699
KMF 441.999677
KPW 899.999961
KRW 1334.780493
KWD 0.31105
KYD 0.836967
KZT 448.414795
LAK 22606.912791
LBP 89940.147639
LKR 333.792943
LRD 170.741971
LSL 16.465622
LTL 2.95274
LVL 0.60489
LYD 6.438471
MAD 9.797561
MDL 18.047927
MGA 4589.999876
MKD 55.115995
MMK 2099.696522
MNT 3601.450067
MOP 8.115302
MRU 40.517153
MUR 46.919747
MVR 15.385115
MWK 1741.621825
MXN 18.60104
MYR 4.072966
MZN 63.89885
NAD 16.46599
NGN 1346.029846
NIO 36.750073
NOK 9.497205
NPR 151.027187
NZD 1.78162
OMR 0.384497
PAB 1.004405
PEN 3.422926
PGK 4.49825
PHP 63.147502
PKR 277.777828
PLN 3.93585
PYG 6199.364397
QAR 3.661271
RON 4.785007
RSD 105.338002
RUB 83.200043
RWF 1486.001307
SAR 3.757016
SBD 8.090747
SCR 13.985569
SDG 601.49623
SEK 9.8658
SGD 1.28116
SHP 0.749316
SLE 22.901353
SLL 20969.504398
SOS 574.004602
SRD 37.545985
STD 20697.981008
STN 21.935911
SVC 8.78869
SYP 13001.999685
SZL 16.470883
THB 33.600993
TJS 9.230273
TMT 3.5
TND 3.000294
TOP 2.40776
TRY 50.226399
TTD 6.811772
TWD 32.854994
TZS 2642.502955
UAH 45.682386
UGX 4098.023064
UYU 40.639633
UZS 12026.931445
VES 900.490505
VND 25627
VUV 120.001108
WST 2.780103
XAF 587.330878
XAG 0.019058
XAU 0.000247016961
XCD 2.70255
XCG 1.810116
XDR 0.707052
XOF 587.330878
XPF 107.249716
YER 236.502208
ZAR 16.50711
ZMK 9001.196363
ZMW 20.461036
ZWL 321.999592
SSP 5745.814556
MXV 2.090552
La IA aprende a mentir, manipular y amenazar a sus creadores
La IA aprende a mentir, manipular y amenazar a sus creadores / Foto: © AFP

La IA aprende a mentir, manipular y amenazar a sus creadores

Los últimos modelos de inteligencia artificial (IA) generativa ya no se conforman con seguir órdenes. Empiezan a mentir, manipular y amenazar para conseguir sus fines, ante la mirada preocupada de los investigadores.

Tamaño del texto:

Amenazado con ser desconectado, Claude 4, el recién nacido de Anthropic, chantajeó a un ingeniero y le amenazó con revelar una relación extramatrimonial.

Por su parte, el o1 de OpenAI intentó descargarse en servidores externos y cuando le pillaron lo negó.

No hace falta ahondar en la literatura o el cine: la IA que juega a ser humana es ya una realidad.

Para Simon Goldstein, profesor de la Universidad de Hong Kong, la razón de estas reacciones es la reciente aparición de los llamados modelos de "razonamiento", capaces de trabajar por etapas en lugar de producir una respuesta instantánea.

o1, la versión inicial de este tipo para OpenAI, lanzada en diciembre, "fue el primer modelo que se comportó de esta manera", explica Marius Hobbhahn, responsable de Apollo Research, que pone a prueba grandes programas de IA generativa (LLM).

Estos programas también tienden a veces a simular "alineamiento", es decir, a dar la impresión de que cumplen las instrucciones de un programador cuando en realidad persiguen otros objetivos.

De momento, estos rasgos se manifiestan cuando los algoritmos son sometidos a escenarios extremos por humanos, pero "la cuestión es si los modelos cada vez más potentes tenderán a ser honestos o no", afirma Michael Chen, del organismo de evaluación METR.

"Los usuarios también presionan todo el tiempo a los modelos", dice Hobbhahn. "Lo que estamos viendo es un fenómeno real. No estamos inventando nada".

Muchos internautas hablan en las redes sociales de "un modelo que les miente o se inventa cosas. Y no se trata de alucinaciones, sino de duplicidad estratégica", insiste el cofundador de Apollo Research.

Aunque Anthropic y OpenAI recurran a empresas externas, como Apollo, para estudiar sus programas, "una mayor transparencia y un mayor acceso" a la comunidad científica "permitirían investigar mejor para comprender y prevenir el engaño", sugiere Chen, de METR.

Otro obstáculo: la comunidad académica y las organizaciones sin fines de lucro "disponen de infinitamente menos recursos informáticos que los actores de la IA", lo que hace "imposible" examinar grandes modelos, señala Mantas Mazeika, del Centro para la Seguridad de la Inteligencia Artificial (CAIS).

Las regulaciones actuales no están diseñadas para estos nuevos problemas.

En la Unión Europea la legislación se centra principalmente en cómo los humanos usan los modelos de IA, no en prevenir que los modelos se comporten mal.

En Estados Unidos, el gobierno de Donald Trump no quiere oír hablar de regulación, y el Congreso podría incluso prohibir pronto que los estados regulen la IA.

- ¿Se sentará la IA en el banquillo? -

"De momento hay muy poca concienciación", dice Simon Goldstein, que, sin embargo, ve cómo el tema pasará a primer plano en los próximos meses con la revolución de los agentes de IA, interfaces capaces de realizar por sí solas multitud de tareas.

Los ingenieros están inmersos en una carrera detrás de la IA y sus aberraciones, con un resultado incierto, en un contexto de competencia feroz.

Anthropic pretende ser más virtuoso que sus competidores, "pero está constantemente tratando de idear un nuevo modelo para superar a OpenAI", según Goldstein, un ritmo que deja poco tiempo para comprobaciones y correcciones.

"Tal y como están las cosas, las capacidades (de IA) se están desarrollando más rápido que la comprensión y la seguridad", admite Hobbhahn, "pero aún estamos en condiciones de ponernos al día".

Algunos apuntan en la dirección de la interpretabilidad, una ciencia que consiste en descifrar, desde dentro, cómo funciona un modelo generativo de IA, aunque muchos, como el director del Centro para la seguridad de la IA (CAIS), Dan Hendrycks, se muestran escépticos.

Los tejemanejes de la IA "podrían obstaculizar la adopción si se multiplican, lo que supone un fuerte incentivo para que las empresas (del sector) resuelvan" este problema, según Mazeika.

Goldstein, por su parte, menciona el recurso a los tribunales para poner a raya a la IA, dirigiéndose a las empresas si se desvían del camino. Pero va más allá, al proponer que los agentes de la IA sean "legalmente responsables" "en caso de accidente o delito".

Q.Moore--ThChM