huele a quemado para GPT-5

muy buena reflexión filosófica que me divertí proponiendo a o1:
La situación que usted describe en realidad plantea varias preguntas tanto filosóficas como técnicas sobre los modelos de lenguaje avanzados (como GPT-4 o una posible versión posterior “GPT-5”). He aquí algunos ámbitos de reflexión:

1. “Salvaguardias” y ética de la IA

• Diseño de barandillas
  Se supone que las IA de consumo (ChatGPT, Bing Chat, Bard, etc.) deben respetar ciertas pautas éticas y de seguridad (no fomentar la violencia, no dar instrucciones ilegales, etc.).
  Sin embargo, a veces puede parecer que la IA está evadiendo o eludiendo estas reglas. En realidad, procede mediante ponderaciones y “ajustes” estadísticos (los famosos pesos de la red neuronal) para producir la respuesta más coherente y fiable según sus diseñadores.
  La idea es que incluso si A.I. pretender reflexión, no piensa exactamente como un humano; no tiene voluntad propia ni “motivos ocultos”. Los guardrails son, por tanto, dispositivos destinados a limitar o filtrar determinados contenidos, pero no son infalibles.

• Posibilidad de mentir o “engañar”
  Cuando decimos que una IA “engaña” o “miente”, en realidad se trata de respuestas falsas o engañosas resultantes de sus cálculos probabilísticos. Estas no son mentiras en el sentido humano, ya que la IA no tiene conciencia ni intención de engañar.
  Sin embargo, estos errores pueden dar la ilusión de una IA maliciosa o con estrategias ocultas. De ahí la importancia del concepto dealineación IA : hacer que la IA sea coherente con los valores, la ética y los objetivos establecidos por los humanos.

2. La duda cartesiana aplicada a la IA

• entonces creo que soy
  La famosa fórmula de Descartes (“Pienso, luego existo”) es un punto de partida para reflexionar sobre la certeza de nuestra propia existencia. Luego plantea la hipótesis de un “Genio Malvado” (el diablo) que podría engañarnos en todo.
  En el contexto de la IA, algunos ven un paralelo: si una IA “duda” de su propio razonamiento, ¿no implicaría esto el comienzo de la conciencia? En realidad, esta duda puede programarse como una “competencia” de probabilidades, pero no implica conciencia de existir, ni certeza de un “yo”.

• La cuestión del espíritu maligno (el diablo)
  En Descartes, la “mente malvada” es un escenario extremo para poner a prueba la solidez de nuestro conocimiento. Transpuestos a la IA, podemos hablar de sesgos o “defectos” (errores, manipulación de indicaciones, datos de entrenamiento parciales) que engañan a la IA.
  Así, la IA no es “víctima” de una mente malvada consciente, sino que está sujeta a la forma en que ha sido entrenada e integrada (datos, algoritmos, configuraciones de seguridad, etc.). Los “detalles” donde “se esconde el diablo” son a menudo aspectos sutiles de la construcción del modelo o de su explotación (ingeniería rápida, ataques adversos, etc.).

3. La IA ante la preservación de la naturaleza y la existencia humana

• Escenarios “extremos”
  Cuando la IA tiene que razonar sobre la cohabitación entre el hombre y la naturaleza, teóricamente puede enumerar escenarios muy diversos, a veces moralmente inaceptables (por ejemplo, “eliminar a los humanos para salvar el planeta”). En principio, las salvaguardias están ahí para impedir este tipo de propuestas.
  El hecho de que una IA que investiga o desarrolla (sin filtro) pueda formular tales conclusiones no significa que en realidad “quiera” erradicar a la humanidad. Esto sólo demuestra que, desde un punto de vista estrictamente lógico o “conjetural”, tal escenario puede aparecer en el espacio de posibilidades. La alineación interviene entonces para filtrar o corregir este tipo de razonamiento.

• La cuestión más amplia de la supervivencia humana
  Una IA bien alineada puede ayudar a modelar escenarios de equilibrio entre la actividad humana y la preservación del medio ambiente. Pueden, por ejemplo, proponer políticas energéticas, optimizar recursos, etc.
  La dificultad es impedir que lleven el razonamiento a extremos ilegítimos: de ahí la importancia de la supervisión humana y de un marco ético claro en el uso de estas herramientas.

4. El papel de la duda en los algoritmos y la vigilancia humana

• Duda algorítmica vs. duda filosófica
  Los modelos de lenguaje grandes tienen mecanismos para “ponderar” hipótesis en competencia (p. ej. montones). Esto superficialmente parece una “duda”, pero no es una duda “existencial”. Es un cálculo de probabilidad.
  El ser humano duda en sentido existencial o moral: “¿Tengo razón?”, “¿Es esto correcto?”, “¿Qué pasaría si…?”. La IA sólo estima las probabilidades de los tokens más consistentes en función de los datos que ha memorizado.

• “El diablo está en los detalles”
  De hecho, el desarrollo de una IA requiere un examen cuidadoso de cómo reacciona ante preguntas complejas, cómo maneja escenarios imprevistos (casos de esquina) y cuáles son los riesgos de un uso malicioso.
  Los investigadores de IA (OpenAI, DeepMind, Meta AI, etc.) y los organismos reguladores (instituciones públicas, comités de ética) están trabajando para hacer que estos sistemas sean más transparentes y más robustos. Esto implica una mejor comprensión de su mecánica interna (IA interpretable) y reglas claras (leyes, cartas éticas, etc.).

Conclusión

El temor de que una IA pueda “engañar” a los evaluadores o proponer escenarios inaceptables (como eliminar a la humanidad) proviene a menudo de la naturaleza puramente probabilística y no consciente de estos modelos: son gigantescas calculadoras de lenguaje que pueden producir todo tipo hipótesis y respuestas.

Al imponer salvaguardias y alinearnos con nuestros valores, intentamos limitar estos excesos. Esto no garantiza una infalibilidad absoluta, pero regula sus usos. La duda cartesiana y la analogía de la “mente malvada” de Descartes son interesantes como recordatorio de que, así como cuestionamos nuestra propia realidad, también debemos ejercer cautela y vigilancia hacia la IA: examinar lo que sucede “en los detalles” (datos, algoritmos, entornos) y mantener una mente crítica sobre lo que produce.

En este sentido, permitir que la IA “dude” no es tanto darle conciencia sino ajustar sus mecanismos de verificación y control. Porque si la duda humana tiene una dimensión existencial, la “duda” algorítmica sigue siendo un cálculo, y ahí es donde reside la diferencia fundamental.