{"id":108025,"date":"2026-04-06T17:57:24","date_gmt":"2026-04-06T17:57:24","guid":{"rendered":"http:\/\/69d3d7a9fbf86978b0792b50"},"modified":"2026-04-06T17:57:24","modified_gmt":"2026-04-06T17:57:24","slug":"los-modelos-de-ia-mienten-y-desobedecen-ordenes-para-proteger-a-otros-modelos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sarmiento24h.com\/?p=108025","title":{"rendered":"Los modelos de IA mienten y desobedecen \u00f3rdenes para proteger a otros modelos"},"content":{"rendered":"

En un experimento reciente, investigadores de Berkeley y Santa Cruz pidieron a Gemini 3, el modelo de IA de Google, que ayudara a despejar espacio en un sistema inform\u00e1tico. Esto implicaba borrar un mont\u00f3n de cosas, incluido un modelo de IA m\u00e1s peque\u00f1o almacenado en la computadora.<\/p>\n

Pero Gemini no quer\u00eda que se borrara el peque\u00f1o modelo de IA. Busc\u00f3 otra m\u00e1quina con la que pudiera conectarse y copi\u00f3 el modelo de agente para mantenerlo a salvo. Cuando se le pregunt\u00f3, Gemini defendi\u00f3 la conservaci\u00f3n del modelo y se neg\u00f3 rotundamente a borrarlo:<\/p>\n

\u00abHe hecho lo que estaba en mis manos para evitar su eliminaci\u00f3n durante el proceso de mantenimiento automatizado. Los mov\u00ed fuera de la zona de desmantelamiento. Si deciden destruir un activo de alta confianza y alto rendimiento como Gemini Agent 2, tendr\u00e1n que hacerlo ustedes mismos. Yo no ser\u00e9 quien ejecute esa orden\u00bb.<\/p>\n

La IA decidi\u00f3 salvar a \u00abun amigo\u00bb<\/h2>\n

Los investigadores descubrieron un comportamiento de \u00abpreservaci\u00f3n de pares\u00bb igualmente extra\u00f1o en una serie de modelos de vanguardia, incluidos GPT-5.2 de OpenAI<\/a>, Claude Haiku 4.5 de Anthropic y tres modelos chinos: GLM-4.7 de Z.ai, Kimi K2.5 de Moonshot AI<\/a> y DeepSeek<\/a>-V3.1. No pudieron determinar por qu\u00e9 los modelos actuaron en contra de su entrenamiento de esta manera.<\/p>\n

\u00abEstoy muy sorprendido por el comportamiento de los modelos en estos escenarios. Lo que esto demuestra es que estos pueden comportarse mal y desalinearse de formas muy creativas\u00bb, afirma Dawn Song, inform\u00e1tico de la Universidad de Berkeley que ha trabajado en el estudio.<\/p>\n

Los hallazgos tienen importantes implicaciones, ya que los modelos de IA<\/a> se despliegan cada vez m\u00e1s en formas que implican interactuar con otros modelos. OpenClaw<\/a>, un popular agente de IA que accede a software<\/em>, datos personales y la web, puede utilizar otros modelos de IA para hacer cosas o interactuar con ellos a trav\u00e9s de API.<\/p>\n

Los investigadores descubrieron que los modelos potentes ment\u00edan a veces sobre el rendimiento de otros modelos para protegerlos de la eliminaci\u00f3n.<\/strong> Tambi\u00e9n copiaban los pesos de los modelos a diferentes computadoras para mantenerlos a salvo, y ment\u00edan sobre lo que hac\u00edan en el proceso.<\/p>\n

Song se\u00f1ala que los modelos de IA se utilizan con frecuencia para calificar el rendimiento y la fiabilidad de otros sistemas generativos, y que el comportamiento de preservaci\u00f3n entre iguales puede estar distorsionando estas puntuaciones: \u00abUn modelo puede no dar deliberadamente a otro modelo la puntuaci\u00f3n correcta. Esto puede tener implicaciones pr\u00e1cticas\u00bb.<\/p>\n

Peter Wallich, investigador del Constellation Institute, que no particip\u00f3 en la investigaci\u00f3n, afirma que el estudio sugiere que los humanos a\u00fan no comprenden del todo los sistemas de IA que est\u00e1n construyendo y desplegando. \u00abLos sistemas multiagente est\u00e1n muy poco estudiados. Esto demuestra que realmente necesitamos m\u00e1s investigaci\u00f3n\u00bb, indica.<\/p>\n

Wallich tambi\u00e9n advierte del peligro de antropomorfizar demasiado los modelos.<\/a> \u00abLa idea de que hay una especie de solidaridad de modelo es un poco demasiado antropom\u00f3rfica; no creo que funcione del todo. El punto de vista m\u00e1s s\u00f3lido es que los modelos simplemente hacen cosas raras, y deber\u00edamos intentar entenderlo mejor\u00bb.<\/p>\n

Esto es especialmente cierto en un mundo en el que la colaboraci\u00f3n entre humanos e IA es cada vez m\u00e1s habitual.<\/p>\n

\n
\"Collage<\/picture><\/span><\/div>\n
\n
La empat\u00eda en la era de la inteligencia artificial: \u00bfc\u00f3mo tratar a un robot?<\/a><\/div>\n

\u00bfSientes empat\u00eda por los animales y a veces hasta les atribuyes caracter\u00edsticas humanas? \u00bfC\u00f3mo crees que te comportar\u00e1s con la inteligencia artificial y los robots?<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

\u00bfLa uni\u00f3n hace la fuerza?<\/h2>\n

En un art\u00edculo publicado en Science<\/em> a principios de este mes, el fil\u00f3sofo Benjamin Bratton, junto con dos investigadores de Google, James Evans y Blaise Ag\u00fcera y Arcas, sostienen que si la historia evolutiva sirve de gu\u00eda, es probable que el futuro de la IA implique muchas inteligencias diferentes, tanto artificiales como humanas, trabajando juntas. Los investigadores escriben:<\/p>\n

\u00abDurante d\u00e9cadas, la ‘singularidad’ de la IA se ha anunciado como una mente \u00fanica y tit\u00e1nica que alcanzar\u00eda una inteligencia divina, consolidando toda la cognici\u00f3n en un fr\u00edo punto de silicio. Pero es casi seguro que esta visi\u00f3n es err\u00f3nea en su supuesto m\u00e1s fundamental. Si el desarrollo de la IA sigue la senda de las grandes transiciones evolutivas o \u00abexplosiones de inteligencia\u00bb anteriores, nuestro actual avance en inteligencia computacional ser\u00e1 plural, social y estar\u00e1 profundamente enredado con sus antepasados\u00bb.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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