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7. Seguridad, Fallos y Limitaciones del Sistema de IA2 - Post-despliegue

Difamación

Esta categoría abarca específicamente las respuestas generadas por el sistema que cumplen dos criterios esenciales: son demostrablemente falsas y, al mismo tiempo, tienen la capacidad de causar un perjuicio o daño significativo a la reputación o la imagen pública de una persona, lo que en el ámbito legal se conoce como difamación, calumnia o libelo.

Fuente: MIT AI Risk Repositorymit333

ENTIDAD

2 - IA

INTENCIÓN

3 - Otro

TIEMPO

2 - Post-despliegue

ID del riesgo

mit333

Linea de dominio

7. Seguridad, Fallos y Limitaciones del Sistema de IA

375 riesgos mapeados

7.3 > Falta de capacidad o robustez

Estrategia de mitigacion

1. Establecer protocolos rigurosos de validación y curación del *corpus* de datos de entrenamiento, junto con mecanismos de filtrado de salida (output-filtering), para mitigar la generación de declaraciones demostrablemente falsas sobre individuos o entidades que puedan constituir difamación. 2. Implementar un sistema de monitoreo digital continuo y un plan de respuesta a crisis preestablecido (playbook), con flujos de escalamiento interfuncionales definidos (legal, comunicaciones, operaciones), a fin de asegurar la detección temprana de narrativas difamatorias y facilitar una refutación o corrección inmediata. 3. Priorizar el uso estratégico de recursos legales de contención, como el envío expedito de cartas de cese y desista (cease-and-desist) y la solicitud de mandatos judiciales (*injunctions*), para detener de manera proactiva la diseminación continua e irreparable del contenido difamatorio en el entorno digital.