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La publicación "Haz que la IA demuestre que no tiene nada que ocultar" apareció en BitcoinEthereumNews.com. Opinión de: Avinash Lakshman, Fundador y Director Ejecutivo de Weilliptic La cultura tecnológica actual prefiere resolver primero la parte emocionante —el modelo inteligente, las características que agradan al público— y tratar la responsabilidad y la ética como complementos futuros. Pero cuando la arquitectura subyacente de una IA es opaca, ninguna solución de problemas posterior puede iluminar y mejorar estructuralmente cómo se generan o manipulan los resultados. Así es como obtenemos casos como Grok refiriéndose a sí mismo como "falso Elon Musk" y Claude Opus 4 de Anthropic recurriendo a mentiras y chantaje después de borrar accidentalmente la base de código de una empresa. Desde que estas noticias salieron a la luz, los comentaristas han culpado a la ingeniería de prompts, las políticas de contenido y la cultura corporativa. Y aunque todos estos factores juegan un papel, el defecto fundamental es arquitectónico. Estamos pidiendo a sistemas que nunca fueron diseñados para el escrutinio que se comporten como si la transparencia fuera una característica nativa. Si queremos una IA en la que las personas puedan confiar, la infraestructura misma debe proporcionar pruebas, no garantías. En el momento en que la transparencia se incorpora en la capa base de una IA, la confianza se convierte en un facilitador en lugar de una restricción. La ética de la IA no puede ser una ocurrencia tardía En cuanto a la tecnología de consumo, las cuestiones éticas a menudo se tratan como consideraciones posteriores al lanzamiento que deben abordarse después de que un producto haya escalado. Este enfoque se asemeja a construir un edificio de oficinas de treinta pisos antes de contratar a un ingeniero para confirmar que los cimientos cumplen con el código. Podrías tener suerte por un tiempo, pero el riesgo oculto se acumula silenciosamente hasta que algo cede. Las herramientas de IA centralizadas de hoy no son diferentes. Cuando un modelo aprueba una solicitud de crédito fraudulenta o alucina un diagnóstico médico, las partes interesadas exigirán, y merecerán, un rastro de auditoría. ¿Qué datos produjeron esta respuesta? ¿Quién ajustó el modelo y cómo? ¿Qué barrera de protección falló? La mayoría de las plataformas actuales solo pueden ofuscar y desviar la culpa. Las soluciones de IA en las que confían nunca fueron diseñadas para mantener tales registros, por lo que no existen ni pueden generarse retroactivamente. La infraestructura de IA que se demuestra a sí misma La buena...

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