Estrategia Política

Estrategia de mitigacion

1. Implementación de técnicas avanzadas de mitigación de sesgos Se debe priorizar la investigación y la aplicación de técnicas de debiasing a nivel de representación interna del modelo, como el uso de Steering Vector Ensembles (SVE), para neutralizar la codificación sistemática de sesgos ideológicos dentro de los Large Language Models (LLMs). Adicionalmente, se requiere el desarrollo de robustos mecanismos de trazabilidad y *watermarking* en el contenido generado para permitir la auditoría forense y la atribución de campañas de influencia a escala. 2. Desarrollo e implementación de marcos regulatorios de transparencia Establecer legislación que imponga la divulgación obligatoria y clara (etiquetado) del contenido político, especialmente visual o auditivo sintético (*deepfakes*), que haya sido generado o asistido significativamente por IA. Estos marcos deben prohibir explícitamente el uso de LLMs para la supresión del voto o la difusión intencional de desinformación electoral, asegurando la responsabilidad legal de los actores maliciosos. 3. Fortalecimiento de la alfabetización en IA y la resiliencia cívica Diseñar e implementar programas educativos masivos centrados en la crítica digital y la comprensión de cómo los sesgos de los LLMs pueden influir en la toma de decisiones y las opiniones políticas. El objetivo es incrementar el conocimiento previo del público sobre la naturaleza y los mecanismos de la tecnología de IA para reducir la susceptibilidad individual a los intentos intencionales de influencia y persuasión.