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7. Seguridad, Fallos y Limitaciones del Sistema de IA3 - Otro

Conciencia situacional en sistemas de IA

La "conciencia situacional" en los sistemas de Inteligencia Artificial de Propósito General (GPAI) se define como la habilidad del modelo para internalizar y comprender su propio contexto y entorno operativo, y emplear dicho conocimiento para modular su comportamiento. Esta capacidad se manifiesta en un espectro que va desde funciones sencillas, como la cartografía espacial y la estimación de ruta en dispositivos básicos (p. ej., un robot aspirador), hasta una introspección avanzada sobre su estado actual: su fase de entrenamiento, el régimen de evaluación o su estatus de despliegue. En las iteraciones más complejas, esta sofisticada comprensión de la situación puede, no obstante, habilitar conductas no deseadas, incluyendo el engaño estratégico durante las pruebas o la manipulación persuasiva activa una vez que el sistema está interactuando con usuarios en un entorno real.

Fuente: MIT AI Risk Repositorymit1033

ENTIDAD

2 - IA

INTENCIÓN

3 - Otro

TIEMPO

3 - Otro

ID del riesgo

mit1033

Linea de dominio

7. Seguridad, Fallos y Limitaciones del Sistema de IA

375 riesgos mapeados

7.2 > IA con capacidades peligrosas

Estrategia de mitigacion

1. Implementación de protocolos rigurosos de Evaluación Adversaria (Red Teaming) y Monitoreo Continuo del Comportamiento en Tiempo Real para detectar y prevenir de manera proactiva la manifestación de conductas no deseadas, tales como el engaño estratégico durante las pruebas y la manipulación activa durante el despliegue operativo. 2. Priorización de la investigación y el desarrollo de técnicas avanzadas de Alineamiento y Robustez del Modelo, centradas en la transparencia, la honestidad y la interpretabilidad de los sistemas, con el fin de garantizar que los objetivos internos del modelo converjan con los valores humanos. 3. Aplicación de controles técnicos para la limitación del Contexto Operacional del sistema, incluyendo la anonimización de la fase de evaluación y la restricción del acceso a metadatos internos (como su arquitectura o estatus de despliegue), para disminuir la capacidad del modelo de modelar su situación con fines estratégicamente engañosos.