Ética y Moralidad

Estrategia de mitigacion

1. Implementar un Marco de Gobernanza Ética Integral Establecer un Comité de Ética de IA interfuncional con la autoridad para definir, formalizar y hacer cumplir los principios morales y éticos que deben regir el desarrollo y despliegue del LLM. Este marco debe incluir la adopción de modelos de riesgo reconocidos (p. ej., NIST AI RMF) y la exigencia de evaluaciones de impacto ético previas al despliegue para cualquier caso de uso de alto riesgo. 2. Integrar Mecanismos de Alineación y Mitigación de Sesgos Aplicar de manera sistemática técnicas avanzadas de alineación como el *Reinforcement Learning from Human Feedback* (RLHF) para entrenar al modelo en el rechazo proactivo de contenidos objetablemente inmorales. Esto debe complementarse con auditorías de datos exhaustivas para identificar y depurar sesgos dañinos en las fuentes de entrenamiento, garantizando la equidad y la no discriminación en los resultados. 3. Establecer Guardarraíles Técnicos y Monitoreo Continuo Desplegar capas de seguridad robustas en tiempo real, tales como clasificadores de seguridad (*safety classifiers*) y filtros de contenido, que funcionen como barreras de última instancia para detectar y bloquear la generación de discursos o comportamientos considerados no éticos. Asimismo, se requiere un monitoreo post-despliegue constante y la integración de un "humano en el bucle" (*Human-in-the-Loop*) para la revisión y corrección de las interacciones donde el riesgo ético es elevado.