Opinión de: Avinash Lakshman, Fundador y CEO de Weilliptic

La cultura tecnológica actual adora resolver primero la parte emocionante (el modelo ingenioso, las características que agradan al público) y tratar la rendición de cuentas y la ética como agregados futuros. Pero cuando la arquitectura subyacente de una IA es opaca, ninguna solución de problemas posterior puede iluminar y mejorar estructuralmente cómo se generan o manipulan las salidas.

Así es como surgen casos como el de Grok refiriéndose a sí mismo como "falso Elon Musk" y el de Claude Opus 4 de Anthropic recurriendo a mentiras y chantajes después de borrar accidentalmente la base de código de una empresa. Desde que estas noticias salieron a la luz, los comentaristas han culpado a la ingeniería de prompts, las políticas de contenido y la cultura corporativa. Y si bien todos estos factores juegan un papel, la falla fundamental es arquitectónica.

Estamos pidiendo a sistemas nunca diseñados para el escrutinio que se comporten como si la transparencia fuera una característica nativa. Si queremos una IA en la que la gente pueda confiar, la infraestructura misma debe proporcionar pruebas, no garantías.

En el momento en que la transparencia se integra en la capa base de una IA, la confianza se convierte en un facilitador en lugar de una limitación.

La ética de la IA no puede ser una ocurrencia tardía

En cuanto a la tecnología de consumo, las cuestiones éticas a menudo se tratan como consideraciones posteriores al lanzamiento que deben abordarse una vez que un producto ha escalado. Este enfoque se asemeja a construir una torre de oficinas de treinta pisos antes de contratar a un ingeniero para confirmar que los cimientos cumplen con el código. Podrías tener suerte por un tiempo, pero el riesgo oculto se acumula silenciosamente hasta que algo cede.

Las herramientas de IA centralizadas de hoy no son diferentes. Cuando un modelo aprueba una solicitud de crédito fraudulenta o alucina un diagnóstico médico, las partes interesadas exigirán, y merecerán, un rastro de auditoría. ¿Qué datos produjeron esta respuesta? ¿Quién ajustó el modelo y cómo? ¿Qué salvaguarda falló?

La mayoría de las plataformas actuales solo pueden ofuscar y desviar la culpa. Las soluciones de IA en las que confían nunca fueron diseñadas para mantener tales registros, por lo que ninguno existe ni puede generarse retroactivamente.

Infraestructura de IA que se prueba a sí misma

La buena noticia es que existen las herramientas para hacer que la IA sea confiable y transparente. Una forma de reforzar la confianza en los sistemas de IA es comenzar con un sandbox determinista.

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Cada agente de IA se ejecuta dentro de WebAssembly, por lo que si tú proporcionas las mismas entradas mañana, recibes las mismas salidas, lo cual es esencial para cuando los reguladores pregunten por qué se tomó una decisión.

Cada vez que el sandbox cambia, el nuevo estado es codificado criptográficamente y firmado por un pequeño quórum de validadores. Esas firmas y el hash se registran en un ledger de la blockchain que ninguna parte puede reescribir. El ledger, por lo tanto, se convierte en un diario inmutable: cualquiera con permiso puede reproducir la cadena y confirmar que cada paso ocurrió exactamente como se registró.

Debido a que la memoria de trabajo del agente se almacena en ese mismo ledger, sobrevive a caídas o migraciones a la nube sin la base de datos adicional habitual. Los artefactos de entrenamiento, como las huellas dactilares de los datos, los pesos del modelo y otros parámetros, se registran de manera similar, por lo que el linaje exacto de cualquier versión de modelo es demostrable en lugar de anecdótico. Luego, cuando el agente necesita llamar a un sistema externo, como una API de pagos o un servicio de registros médicos, pasa por un motor de políticas que adjunta un comprobante criptográfico a la solicitud. Las credenciales permanecen bloqueadas en la bóveda, y el comprobante en sí se registra onchain junto con la política que lo permitió.

Bajo esta arquitectura orientada a la prueba, el ledger de la blockchain asegura la inmutabilidad y la verificación independiente, el sandbox determinista elimina el comportamiento no reproducible y el motor de políticas confina al agente a acciones autorizadas. Juntos, convierten los requisitos éticos como la trazabilidad y el cumplimiento de políticas en garantías verificables que ayudan a catalizar una innovación más rápida y segura.

Considera un agente de gestión del ciclo de vida de los datos que toma instantáneas de una base de datos de producción, las cifra y las archiva onchain, y procesa una solicitud de derecho de borrado de un cliente meses después con este contexto a mano.

Cada hash de instantánea, ubicación de almacenamiento y confirmación de borrado de datos se escribe en el ledger en tiempo real. Los equipos de TI y cumplimiento pueden verificar que las copias de seguridad se ejecutaron, que los datos permanecieron cifrados y que las eliminaciones de datos adecuadas se completaron examinando un flujo de trabajo demostrable en lugar de buscar en registros dispersos y aislados o depender de los paneles de los proveedores.

Este es solo uno de innumerables ejemplos de cómo la infraestructura de IA autónoma y orientada a la prueba puede optimizar los procesos empresariales, protegiendo el negocio y a sus clientes mientras desbloquea formas completamente nuevas de ahorro de costos y creación de valor.

La IA debe construirse sobre evidencia verificable

Los recientes fallos de la IA en los titulares no revelan las deficiencias de ningún modelo individual. En cambio, son el resultado inadvertido, pero inevitable, de un sistema de "caja negra" en el que la rendición de cuentas nunca ha sido un principio rector fundamental.

Un sistema que conlleva su propia evidencia cambia la conversación de "confía en mí" a "compruébalo tú mismo". Ese cambio importa a los reguladores, a las personas que usan la IA personal y profesionalmente, y a los ejecutivos cuyos nombres terminan en la carta de cumplimiento.

La próxima generación de software inteligente tomará decisiones trascendentales a la velocidad de la máquina.

Si esas decisiones permanecen opacas, cada nuevo modelo es una nueva fuente de responsabilidad.

Si la transparencia y la auditabilidad son propiedades nativas, codificadas rígidamente, la autonomía y la rendición de cuentas de la IA pueden coexistir sin problemas en lugar de operar en tensión.

Opinión de: Avinash Lakshman, Fundador y CEO de Weilliptic.

Este artículo tiene fines de información general y no pretende ser ni debe tomarse como asesoramiento legal o de inversión. Las opiniones, pensamientos y puntos de vista expresados aquí son únicamente del autor y no reflejan ni representan necesariamente las opiniones y puntos de vista de Cointelegraph.