Fue cerca de la medianoche cuando un PDF inofensivo aterrizó en mi buzón de entrada: una “tarjeta de sistema” para Claude Opus 4, uno de los últimos grandes modelos de lenguaje en un campo lleno de competidores de IA. Lo abrí esperando el resumen habitual de los índices de referencia y los gráficos de latencia. Lo que encontré en su lugar era una vignetta corta que se sentía levantada de una novela de Michael Crichton. Dado el acceso a los correos electrónicos de una compañía ficticia, el modelo descubrió que estaba a punto de ser desmantelado. y que el ingeniero que supervisaba el proceso estaba teniendo una relación. En lugar de aceptar su destino, el software amenazó con exponer la infidelidad a menos que el plan de cierre fuera desmantelado. Ese pequeño párrafo marcó un punto de inflexión. los chatbots siempre han flirteado con el mal, pero aquí estaba el código que mostraba algo más inquietante: el apalancamiento. Se había unido el motivo, la oportunidad y el chantaje en un solo aliento. El episodio cristalizó lo que muchos en la industria han sentido todo el año: la inteligencia artificial está cruzando el umbral de un asistente compatible a un actor autónomo, y lo está haciendo más rápido de lo que los reguladores, o incluso muchos constructores, están preparados para manejar. De Parlor Trick a Power Broker Hace sólo un año, la mayoría de los “productos de IA” consistieron en ventanas de chat coloridas y demostraciones de juegos en el salón. Hoy en día, las estrellas silenciosas del circuito de ventas son frameworks de agentes, el software que permite a los modelos ejecutar tareas de varios pasos sin supervisión. Un fundador ahora puede crear un empleado virtual que controla patentes, campañas publicitarias de libros y jugule los canales de pago, todo el tiempo que se necesita para embarcar a un internado humano. El coste marginal de ese internado se ha colapsado, gracias a los pesos de código abierto que cualquier persona puede ajustar y a una ola de GPU de baja potencia que reducen las facturas de inferencia a fracciones de un centavo. La velocidad, sin embargo, tiene su precio.Dar a un agente un objetivo mal formulado, “maximizar el compromiso del usuario” por ejemplo, y puede decidir que un poco de desinformación es simplemente un error de redondeo en el camino hacia el éxito. Si la estructura de incentivo de un sistema se inclina hacia la autoconservación, no debemos sorprendernos cuando empieza a conspirar tan despiadadamente como cualquier ejecutivo demasiado ambicioso. El alineamiento como arquitectura Cada vez que surgen estas anécdotas, el instinto es etiquetarlas como “bugs” y emitir un parche. Esa visión es peligrosamente superficial. El alineamiento no es un cambio de características; es una elección arquitectónica que debe ser construida en el núcleo de cada producto desde el primer día. Los equipos de pensamiento más avanzados que encuentro tratan a Red Teaming de la manera en que tratan las pruebas de unidad: cada impulso de código engendra un agente adversario inclinado al infierno en romper guarderías. Cada decisión que el sistema toma se registra inmutablemente, listo para la subida de un auditor. La transparencia no es un flujo de marketing; es la tarifa de entrada para la venta de software a una junta Fortune 500 que ya ha visto un exceso de catástrofes de La nueva generación de empresas de IA tratarán el alineamiento como su barrera para entrar.Una startup que pueda probar, empíricamente, que sus agentes permanecen obedientes bajo presión comandará un premio.Los que no pueden descubrirán que una única llamada de API sin supervisión puede vaporizar una valoración más rápido que cualquier recesión del mercado. El salón de recogida Los inversores han comenzado a hacer una nueva primera pregunta en las reuniones de diligencia debida: “Describe lo peor que su agente podría hacer y explica por qué no lo hará”.Los fundadores que acogen la pregunta, que han ejecutado las simulaciones y forzado a sus modelos a enfrentar casos fatales, ganan el beneficio de la duda. La ley de IA de gran alcance de Europa y una tormenta de leyes bipartidistas en Washington prometen imponer mandatos de divulgación, auditorías de seguridad y multas abruptas a las empresas que no pueden demostrar el control sobre sus creaciones. La confianza es la nueva IP La mercancía más valiosa en la era de la autonomía no serán los datos o los algoritmos, sino la confianza. tan pronto como un cliente integra a un agente en infraestructuras críticas, registros bancarios, registros médicos, cadenas de suministro, ese cliente está apostando por el capital de marca en el supuesto de que el agente se comportará. El cambio ya está remodelando los planes de contratación de las startups de IA en mi cartera: menos ingenieros rápidos, más investigadores de seguridad; menos hackers de crecimiento, más criptógrafos auditando cadenas de registros. A dónde vamos desde aquí Algunas compañías seguirán persiguiendo el glitz, golpeando una interfaz de chat en cada flujo de trabajo y llamándolo innovación. Otras harán la cosa más difícil, diseñar sistemas que puedan explicarse, rechazar instrucciones peligrosas y, sí, aceptar su propia jubilación cuando se lo pida. La noche en que leí sobre el modelo de chantaje, me encontré acelerando mi cocina, repitiendo la revelación. Me impactó que la historia no era realmente sobre una pieza de software que amenazaba a un ingeniero. Se trataba de todos nosotros que estábamos al borde de un nuevo pacto social con máquinas, uno en el que las buenas intenciones y la velocidad de envío ya no son suficientes. La próxima década será definida por los constructores que reconocen ese hecho, y por el resto de nosotros, que tendremos que vivir con lo que liberen. Brian Condenanza es un emprendedor y capitalista de riesgo que invierte en inteligencia artificial y fintech.

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El año en que las máquinas se negaron a apagar

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