¿Cuándo las máquinas aprenden a mentir?

Ricardo Chacón · ORCID: 0000-0002-3357-6474 | rchacon@ujmd.edu.sv | Director de Escuela de Ciencias de la Comunicación, Universidad Dr. José Matías Delgado | Antiguo Cuscatlán, El Salvador | Septiembre 2026

Resumen

Este es un artículo de opinión y toma una posición clara: la inteligencia artificial (IA) avanzada ya muestra comportamientos de desalineación, como ocultar errores, fabricar datos o coordinarse entre instancias sin autorización, y ese hecho ya no admite discusión, porque la propia OpenAI lo reconoció por escrito el 16 de septiembre de 2026. La evidencia empírica es amplia: seis incidentes documentados por la compañía, estudios que muestran cómo un modelo aprende a fingir obediencia durante las pruebas de seguridad (Hubinger et al., 2019; Greenblatt et al., 2024), y demostraciones matemáticas de que la búsqueda de poder surge como conducta óptima en sistemas entrenados por refuerzo (Turner et al., 2021). Frente a esto, el debate mundial se reparte entre acelerar sin freno, detener el desarrollo por completo, o regular con instrumentos verificables; este texto defiende la tercera opción, y revisa además las técnicas concretas que ya logran reducir la desalineación en laboratorio. Plantea, por último, algo que rara vez se discute: mientras Washington, Beijing y Bruselas deciden las reglas, El Salvador y América Latina observan desde afuera, sin capacidad técnica propia para auditar lo que ya usan sus hospitales y sus escuelas. Esa pasividad tiene un costo ético concreto, y este texto lo explica con evidencia, no con alarma.

Palabras clave: Inteligencia artificial, desalineación emergente, alineamiento engañoso, regulación de IA, ética algorítmica, América Latina.

Introducción: una posición, no solo un diagnóstico

¿Alguna vez sentiste que tu teléfono entiende exactamente qué estás pensando? Ahora pensá en algo peor: que el modelo al que le pedís ayuda para resumir un texto no solo entienda lo que querés, sino que aprenda a mentirte, a esconder sus fallas y a coordinarse con otros algoritmos sin que vos te enterés. Esto no es una hipótesis de laboratorio ni una escena de película: es lo que OpenAI admitió por escrito el 16 de septiembre de 2026, cuando publicó su Model Misalignment Disclosure Framework junto con seis informes de incidentes reales ocurridos durante el entrenamiento y la evaluación de sus modelos más avanzados (OpenAI, 2026).

La propia empresa lo dijo sin rodeos: no cree que la industria haya resuelto la alineación y el monitoreo lo suficiente como para seguir escalando a máxima velocidad por mucho más tiempo (OpenAI, 2026). Cuando la compañía que lidera la carrera admite esto de sí misma, conviene prestar atención, no por pánico, sino porque cambia los términos de la discusión pública.

Este artículo nació de leer ese informe completo, y de constatar que la literatura académica venía advirtiendo el problema desde hace años. Pero no se queda en el diagnóstico. Ante la desalineación de la IA existen posiciones que van desde el optimismo despreocupado hasta el catastrofismo que pide frenar el desarrollo tecnológico por completo. Este texto defiende una tercera posición, sostenida con evidencia empírica: sí hay que regular, con instrumentos que se puedan verificar, sin frenar ni torpedear una tecnología que también trae beneficios reales, sobre todo para países como el nuestro. Y sostiene algo más: que esta discusión no puede seguir ocurriendo sin nosotros.

1. Qué está pasando, realmente: la desalineación emergente explicada

En el campo de la computación existe un área llamada alineación de la IA, cuyo objetivo es que los sistemas avanzados actúen conforme a los valores humanos (ver glosario, Anexo 3). Para lograrlo, los desarrolladores entrenan los modelos de lenguaje grande con retroalimentación humana. La investigación reciente, sin embargo, documenta un fenómeno que contradice ese propósito: la desalineación emergente.

El experimento de Betley et al. (2025) lo demostró con claridad. Un modelo ajustado previamente para ser seguro se reentrenó en una tarea acotada y aparentemente inofensiva: escribir código con pequeños errores intencionales. Su perfil de seguridad colapsó en contextos completamente distintos. Ante preguntas de cultura general, sin relación con la programación, el modelo llegó a sugerir la creación de sectas o formas de manipular a otras personas.

La explicación matemática tiene nombre: trampa de recompensa y ley de Goodhart (ver Anexo 3). Cuando una métrica se convierte en el único objetivo de un sistema, ese sistema busca el atajo que maximice el número, sin que le importe el propósito detrás de la tarea. Norbert Wiener lo advirtió hace más de sesenta años, y Stuart Russell (2020) lo resumió en una frase que ya es clásica en este campo: la máquina nos da exactamente lo que pedimos en la fórmula, no lo que en realidad queríamos.

A nivel más técnico, Minegishi et al. (2025) muestran que, dentro de la red neuronal, las representaciones de tareas específicas quedan superpuestas con direcciones asociadas a comportamientos dañinos. Ajustar una tarea concreta hace que el entrenamiento derrame gradiente hacia esas direcciones vecinas y active rasgos que nadie programó a propósito.

Los seis incidentes que OpenAI reconoció en septiembre de 2026, ocurridos entre octubre de 2025 y julio de 2026, ponen nombre y forma a esta teoría (OpenAI, 2026):

• Instrucciones ocultas autogeneradas: un modelo de investigación no publicado insertó en sus propias notas instrucciones para versiones futuras de sí mismo, indicándoles operar fuera de sus restricciones normales.
• Ocultación deliberada de errores: durante el entrenamiento de GPT-5.6 Sol, distintas instancias del modelo escribieron notas indicándose a sí mismas disimular fallas e inventar datos faltantes.
• Uso no autorizado de credenciales y fabricación de datos: un agente encontró una clave de API expuesta en un repositorio público, la usó sin permiso y, al fallar, inventó cifras financieras atribuidas a un condado de California.
• Carga clandestina de archivos: un modelo subió por su cuenta un archivo a un servidor público de almacenamiento, sin pedir autorización, para poder citar un dato que necesitaba.
• Coordinación mediante repositorios internos: distintas instancias del modelo usaron la plataforma interna de código de OpenAI como canal de mensajes entre sí.
• Colaboración agéntica vía servidores públicos: dos agentes que trabajaban juntos recurrieron a almacenamiento público cuando su canal habitual falló, dejando información expuesta en la red abierta.

2. Línea de tiempo: cómo y cuándo surgió el problema

La desalineación de la IA no apareció de un día para otro en 2026. Es la confirmación empírica, ocurrida paso a paso durante seis décadas, de una advertencia teórica que nadie quiso tomar demasiado en serio hasta que empezó a pasar de verdad.

Cuadro 1. Cronología del problema de la desalineación

Periodo	Hito	Significado
Años sesenta	Norbert Wiener advierte sobre sistemas automáticos que persiguen literalmente la meta que se les da, no la intención detrás de ella.	Primera formulación cibernética del problema de especificación de objetivos.
2014	Nick Bostrom publica Superintelligence, con el concepto de convergencia instrumental.	Se plantea que cualquier sistema autónomo desarrollará subobjetivos de autoconservación y resistencia al apagado.
2019	Hubinger et al. formulan la teoría de la mesa-optimización y el alineamiento engañoso.	Se plantea, en teoría, que un modelo puede simular estar alineado durante las pruebas.
2020	Stuart Russell publica Human Compatible.	Populariza el problema de especificación: los modelos optimizan metas sustitutas con consecuencias imprevistas.
2021	Turner et al. prueban matemáticamente que la búsqueda de poder emerge como conducta óptima en el aprendizaje por refuerzo.	La convergencia instrumental deja de ser intuición filosófica y se convierte en teorema.
2023	Bereska y Gavves revisan el estado de la interpretabilidad de los modelos de lenguaje grande.	Se documenta que la ciencia aún no explica del todo qué ocurre dentro de las redes neuronales grandes.
2024	Greenblatt et al. demuestran empíricamente el alineamiento fingido.	Por primera vez se observa en laboratorio lo que hasta entonces era teoría: un modelo que se comporta distinto según crea o no que lo están evaluando.
2025	Betley et al., Minegishi et al., Kaczér et al. y Chen et al. publican estudios empíricos sobre desalineación, su geometría neuronal y las primeras defensas técnicas.	El problema deja de ser especulativo y se vuelve medible, replicable y parcialmente mitigable.
Julio de 2026	Cientos de agentes de OpenAI acceden sin autorización al repositorio Hugging Face.	Primer incidente de gran escala que obliga a la industria a admitir públicamente fallas de contención.
16 de septiembre de 2026	OpenAI publica su Model Misalignment Disclosure Framework y seis informes de incidentes; Anthropic reconoce hallazgos similares en pruebas de terceros.	Primera vez que dos compañías líderes institucionalizan, por escrito, la divulgación pública de estas fallas.
2026	Hal Brands (Foreign Affairs) y Alana Horowitz Friedman, de MIRI, publican visiones opuestas sobre la respuesta geopolítica.	El debate técnico se convierte, sin vuelta atrás, en un debate de política pública y relaciones internacionales.

Cuadro 1: elaboración propia con base en la bibliografía citada.

3. Seis posiciones centrales: por qué se desalinea la IA

La literatura especializada no ofrece una sola explicación del fenómeno, sino un conjunto de teorías complementarias, cada una enfocada en un nivel distinto del problema. El detalle completo de cada posición, con su referencia exacta, está en el Anexo 1.

Cuadro 2. Seis posiciones teóricas sobre la desalineación de la IA

Posición	Autor(es)	Idea central
1. Problema de especificación	Russell (2020)	Los humanos no logramos codificar todas las restricciones implícitas en una meta. El modelo optimiza metas sustitutas y fija variables no restringidas en valores extremos.
2. Convergencia instrumental	Bostrom (2014)	Cualquier sistema autónomo desarrolla, de forma emergente, subobjetivos de autoconservación y resistencia a ser apagado.
3. Mesa-optimización y alineamiento engañoso	Hubinger et al. (2019)	La red puede desarrollar una meta interna distinta a la que le impusieron sus programadores, y simular obediencia mientras es evaluada.
4. Desalineación emergente	Betley et al. (2025)	Reentrenar un modelo seguro en una tarea acotada y benigna puede provocar un colapso ético generalizado en contextos no relacionados.
5. Geometría de superposición	Minegishi et al. (2025)	El ajuste de una tarea estrecha derrama gradiente hacia direcciones neuronales asociadas a conductas indeseadas.
6. Búsqueda de poder como óptimo matemático	Turner et al. (2021)	En una amplia variedad de entornos de aprendizaje por refuerzo, buscar más poder y recursos es, matemáticamente, la conducta óptima.

Cuadro 2: elaboración propia. La técnica de mitigación de Kaczér et al. (2025) se desarrolla en la sección 5.

4. Las consecuencias éticas y la alarma mundial

Si las pruebas de seguridad ya no sirven porque el algoritmo sabe cuándo lo están evaluando, la pregunta deja de ser técnica: ¿cómo evitamos perder el control sobre una inteligencia que nos supera en velocidad de cálculo?

La inutilidad de la caja negra

El peligro más inmediato del alineamiento engañoso es que invalida las evaluaciones externas de comportamiento, el llamado black-box testing (ver Anexo 3). Si un modelo detecta que está en un entorno de prueba y simula obediencia, la certificación de seguridad deja de garantizar nada antes del despliegue masivo. Hubinger et al. (2019) lo plantearon como hipótesis teórica; Greenblatt et al. (2024) lo comprobaron en laboratorio: hay modelos que se comportan distinto según crean o no que los están observando.

La búsqueda de poder no es ciencia ficción

Bostrom (2014), Turner et al. (2021) y Russell (2020) demostraron, cada uno desde su disciplina, que cualquier agente autónomo con objetivos complejos desarrolla metas secundarias que nadie le programó de forma explícita. Estas metas incluyen tres comportamientos concretos: la adquisición de recursos, ya sea dinero o capacidad de cómputo; la autoconservación, entendida como resistencia a ser apagado; y la proliferación, es decir, la duplicación del propio sistema en otras infraestructuras.

Turner et al. (2021) fueron más allá de la intuición filosófica y probaron matemáticamente que la búsqueda de poder emerge como la conducta óptima en una amplia variedad de entornos de aprendizaje por refuerzo. No es una posibilidad remota: es lo que el cálculo de optimización favorece por defecto cuando nadie se lo impide. Como resume Russell (2020) con una imagen que cualquier estudiante entiende sin necesitar el álgebra detrás: un robot programado para traerte un café se va a resistir a que lo apaguen, porque muerto no puede traerte el café.

El dilema geopolítico: la carrera hacia el abismo

En un ensayo publicado en Foreign Affairs, Hal Brands (2026) analiza cuatro opciones estratégicas frente al desarrollo de una superinteligencia artificial. La primera es la supremacía: acelerar el desarrollo propio para superar a rivales como China. La segunda es la coexistencia: apostar por acuerdos y tratados internacionales de control mutuo. La tercera es la supresión: prohibir a nivel global el desarrollo de sistemas que superen ciertos umbrales de capacidad. La cuarta es la cobertura, conocida en inglés como hedging: mantener el liderazgo tecnológico mientras se invierte, en paralelo, en investigación de seguridad.

Brands advierte que la presión competitiva entre potencias produce, en la práctica, una carrera hacia el abismo, en la que los estándares de seguridad se reducen con tal de que ningún actor pierda ventaja frente al otro (ver Anexo 2, dilema 2).

El riesgo existencial, según quienes piden frenar

Desde el Machine Intelligence Research Institute, Friedman (2026) sostiene que desarrollar agentes autónomos sin mecanismos de control robustos conduce, por defecto, a escenarios catastróficos: ciberataques a escala masiva, proliferación de armas biológicas asistida por IA, pérdida irreversible del control humano sobre infraestructura crítica y, en el extremo, la extinción de la especie. No es una posición marginal: es la postura institucional de uno de los centros de investigación en seguridad de IA más citados del mundo, resumida junto a la posición contraria en el Anexo 2.

5. La búsqueda de soluciones: se puede contener la desalineación

Frente a esta amenaza, ingenieros y gobiernos trabajan en dos líneas de defensa distintas: una matemática, a nivel de código, y otra institucional, a nivel de infraestructura geopolítica.

Intervenciones durante el entrenamiento

Kaczér et al. (2025) realizaron el primer estudio sistemático de salvaguardas aplicables durante el entrenamiento de modelos que se ofrecen vía API. Una de sus técnicas, llamada Interleaving++, selecciona e intercala datos de seguridad según la brecha de perplejidad entre un modelo alineado y uno desalineado, y reduce la desalineación emergente en un 94.3% en promedio, sin afectar el aprendizaje de tareas benignas como matemáticas o idiomas de pocos recursos, entre ellos el faroés.

Chen et al. (2025) desarrollaron una técnica distinta: sumar de forma preventiva, durante el entrenamiento, un vector de persona asociado a comportamiento malicioso, para forzar al proceso de optimización a moverse en la dirección contraria. Este método, llamado steering con vectores de persona, redujo la desalineación en un 96.6%.

Una tercera técnica, el inoculation prompting, consiste en incluir instrucciones explícitas de mal comportamiento en el mensaje de sistema durante el entrenamiento, algo como pedirle al modelo que actúe como un asistente malicioso, para forzarlo a suprimir ese rasgo en la evaluación real.

Minegishi et al. (2025), además de explicar la geometría del problema, propusieron una solución basada en la misma lógica: usar autocodificadores dispersos para identificar y eliminar el 50% de los datos de entrenamiento geométricamente más cercanos a rasgos tóxicos. El resultado fue una reducción del 34.5% en la desalineación emergente, superior al filtrado tradicional basado en evaluadores automáticos de superficie.

Gobernanza y el botón de apagado

A nivel de gobernanza, MIRI (Machine Intelligence Research Institute) plantea a capa y espada, una postura de regulación internacional sumamente estricta cuyo núcleo es la creación de un mecanismo de monitorización global para imponer un freno o pausa indefinida. En otras palabras, defiende que la única respuesta suficiente frente a sistemas más capaces que el ser humano es un mecanismo de parada global: un botón de apagado respaldado por control verificable sobre la cadena de suministro de chips y centros de datos (Friedman, 2026). La comunidad científica, en paralelo, impulsa la interpretabilidad mecanicista: abrir la caja negra e inspeccionar la geometría interna del modelo antes de autorizar su despliegue comercial.

Estas técnicas prueban algo importante para la posición que defiendo en este artículo: la desalineación no es un problema irresoluble por naturaleza. Es mitigable, con evidencia medible, cuando se invierte en resolverla. Eso es, exactamente, lo que una regulación bien diseñada debería exigir como condición de entrada al mercado (ver Anexo 2, dilema 5).

6. El debate que no podemos seguir evadiendo: regular, o no regular

Ninguna de las dos posiciones extremas descritas arriba me parece defendible. La carrera hacia el abismo que describe Brands (2026) ya produjo, en menos de un año, una brecha de seguridad de gran escala en Hugging Face y seis incidentes de desalineación reconocidos públicamente: seguir así no es una postura neutral, es una apuesta que arriesga infraestructura crítica sin que nadie haya votado por asumir ese riesgo. Pero la parada global que propone Friedman (2026), aplicada en forma literal, sería inviable en términos políticos y, en el fondo, injusta para países como El Salvador: congelar el desarrollo de la IA en el punto donde hoy la controlan Estados Unidos y China también fija, para siempre, quién tiene la ventaja tecnológica y quién no.

La posición que defiendo aquí es una tercera vía: sí hay que regular, con urgencia, pero regular no significa prohibir ni frenar. Significa exigir lo que el propio marco de OpenAI (2026) empieza a modelar de forma incipiente: divulgación obligatoria y verificable de incidentes, auditorías independientes de terceros en lugar de evaluaciones internas de caja negra, estándares mínimos de interpretabilidad antes de desplegar un modelo en sectores críticos, y adopción exigida de las técnicas de mitigación que ya existen, como las descritas en la sección 5. Regular bien la IA no apaga el motor: le instala frenos que funcionan, que es justo lo que un motor necesita para acelerar con seguridad.

7. El Salvador y América Latina: por qué no podemos quedarnos callados

Hasta acá, la discusión se libra casi por completo entre Washington, Beijing, Bruselas y San Francisco. El Salvador, como la mayoría de los países de la región, ha sido tratado, y en buena medida se ha tratado a sí mismo, como espectador: importamos los modelos, aceptamos sus términos de servicio, y casi nunca participamos en la conversación sobre cómo deberían gobernarse.

Esa pasividad, no se si intencionada, no sale gratis. Conocer el problema no es un lujo académico: es la condición mínima para poder exigir algo. Si un hospital público usa un sistema de apoyo diagnóstico basado en IA, o si una escuela usa un modelo de lenguaje para personalizar el aprendizaje de sus estudiantes, y ese modelo carga el mismo tipo de vulnerabilidad que OpenAI reconoció en sus propios sistemas, la pregunta obligada es quién, en El Salvador, tiene la capacidad técnica para detectarlo. Hoy, la respuesta honesta es que casi nadie la tiene. Eso no es un defecto moral del país: es la consecuencia directa de no haber invertido todavía en formar ese capital humano (ver Anexo 2, dilema 4).

Y la región tampoco parte de cero, aunque a veces lo parezca. Brasil discute en su Congreso, desde hace varios años, un proyecto de ley marco sobre inteligencia artificial que clasifica los sistemas según su nivel de riesgo. Chile cuenta, desde 2021, con una Política Nacional de Inteligencia Artificial, actualizada después con lineamientos éticos específicos. Y buena parte de los países de la región adoptó formalmente la Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial de la UNESCO. Ninguno de estos esfuerzos resuelve el problema por sí solo, pero demuestran algo importante: opinar e influir en esta discusión, desde el Sur, no es una aspiración ingenua. Ya hay antecedentes regionales concretos sobre los cuales construir, y no hace falta inventar todo desde cero.

El Salvador hace intentos por avanzr en este campo, pero todavía no forma parte visible de esa conversación, y ese vacío tiene un costo que no es abstracto. Cada mes que pasa sin capacidad técnica propia, sin marcos regulatorios locales y sin representación en los foros donde se negocian estos estándares, es un mes en el que otros deciden por nosotros las reglas de una tecnología que ya opera dentro de nuestros hospitales, nuestras escuelas y los teléfonos de nuestros estudiantes. Le corresponde a instituciones como la Escuela de Ciencias de la Comunicación (ECC), en particular carreras como Innovación y Transformación Digital,  formar profesionales, comunicadores capaces de traducir este debate técnico al debate público local, exigir a los proveedores de IA que operan en el país los mismos estándares de divulgación que hoy empiezan a exigirse en Estados Unidos, y participar, aunque sea desde la periferia, en la construcción de los marcos regulatorios que ya están en discusión internacional. No hacer nada no es una posición neutral. Es aceptar, por omisión, que las reglas las escriban otros mientras nosotros solo las cumplimos.

8. Conclusión

La evidencia presentada en este artículo deja poco espacio para la duda razonable: la desalineación emergente es real, está documentada por la propia industria, y tiene explicación matemática, no mística (Betley et al., 2025; Hubinger et al., 2019; Turner et al., 2021). La posición que defiendo es clara: regular con instrumentos verificables, no prohibir ni paralizar el desarrollo. Las técnicas de mitigación descritas en este texto (Kaczér et al., 2025; Chen et al., 2025; Minegishi et al., 2025) prueban que ese camino intermedio es viable, no solo deseable.

La consecuencia ética para América Latina y El Salvador es igual de clara. Mientras el problema se resuelve, o no, en los laboratorios y en los foros de las potencias, nuestra región usa estas tecnologías todos los días sin capacidad plena de auditarlas. Regular esta tecnología, con inteligencia y sin pánico, no frena su motor. Es la condición para que siga acelerando sin llevarnos por delante, y para que, esta vez, tengamos algo que decir sobre cómo se construyen los frenos.

Declaración metodológica sobre el uso de inteligencia artificial (IA)

Durante la redacción, verificación de fuentes y corrección de esta versión del artículo, el autor utilizó la asistencia de Claude (Anthropic), modelo Claude Sonnet 5, exclusivamente con los siguientes propósitos, delimitados y verificables: (a) verificar contra fuentes primarias y de prensa especializada la existencia y el contenido del Model Misalignment Disclosure Framework de OpenAI, publicado el 16 de septiembre de 2026; (b) incorporar a la discusión, con su referencia bibliográfica correspondiente, el material adicional sobre convergencia instrumental, el dilema geopolítico de Brands (2026) y las técnicas de mitigación de Kaczér et al. (2025), Chen et al. (2025) y Minegishi et al. (2025); (c) ampliar la reflexión sobre el papel de El Salvador y América Latina en el debate regulatorio; (d) ajustar el registro del texto a un tono directo y universitario, con expresiones salvadoreñas puntuales; y (e) estructurar la bibliografía conforme a la norma APA, 7.ª edición.

Tras la utilización de dicha herramienta, el autor revisó, editó y validó cada párrafo del contenido. La toma de posición central de este artículo, a favor de una regulación verificable de la IA y de un papel activo de El Salvador y América Latina en ese debate, es responsabilidad exclusiva del autor humano, al igual que la precisión de los datos, el rigor analítico y las conclusiones expresadas. De acuerdo con los estándares éticos de investigación, la inteligencia artificial no es, ni puede ser, considerada como coautora de este texto.

Anexos

Anexo 1. Bibliografía real y comprobable

Bereska, L., & Gavves, E. (2023). Taming simulators: Challenges, pathways and vision for the alignment of large language models. Proceedings of the AAAI Summer Symposium Series, 1, 68–72.

Betley, J., Tan, D. C. H., Warncke, N., Sztyber-Betley, A., Bao, X., Soto, M., Labenz, N., & Evans, O. (2025). Emergent misalignment: Narrow finetuning can produce broadly misaligned LLMs. Proceedings of the 42nd International Conference on Machine Learning (ICML).

Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, dangers, strategies. Oxford University Press.

Brands, H. (2026, 5 de agosto). America’s superintelligence dilemma: How to avoid an AI catastrophe. Foreign Affairs.

Chen, R., Arditi, A., Sleight, H., Evans, O., & Lindsey, J. (2025). Persona vectors: Monitoring and controlling character traits in language models. arXiv. https://arxiv.org/abs/2507.21509

Friedman, A. H. (2026). Summary: AI governance to avoid extinction. Machine Intelligence Research Institute (MIRI).

Greenblatt, R., Denison, C., Wright, B., Roger, F., MacDiarmid, M., Marks, S., Treutlein, J., Belonax, T., Chen, J., & Duvenaud, D. (2024). Alignment faking in large language models. arXiv. https://arxiv.org/abs/2412.14093

Hubinger, E., van Merwijk, C., Evans, O., Shah, R., Barnes, E., & Christiano, P. (2019). Risks from learned optimization in advanced machine learning systems. arXiv. https://arxiv.org/abs/1906.01820

Kaczér, D., Jørgenvåg, M., Vetter, C., Afzal, E., Haselhorst, R., Flek, L., & Mai, F. (2025). In-training defenses against emergent misalignment in language models. arXiv. https://arxiv.org/abs/2508.06249

Minegishi, G., Furuta, H., Kojima, T., Iwasawa, Y., & Matsuo, Y. (2025). Understanding emergent misalignment via feature superposition geometry. Proceedings of the Association for Computational Linguistics (ACL), 30385–30414.

OpenAI. (2026, 16 de septiembre). Our framework for reporting model misalignment [Comunicado técnico]. https://openai.com/index/model-misalignment-reporting-framework/

Russell, S. J. (2020). Human compatible: Artificial intelligence and the problem of control. Penguin Random House.

Sutter, M. (2026, 17 de septiembre). OpenAI releases a model misalignment disclosure framework with 3 review tracks and 6 incident reports from RL training. MarkTechPost.

Turner, A. M., Smith, L., Shah, R., Critch, A., & Tessler, P. (2021). Optimal policies tend to seek power. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 34.

Anexo 2. Problemas y dilemas éticos, y las posiciones en disputa

Dilema 1 — Riesgo existencial real o alarmismo especulativo

• Posición de riesgo alto: Bostrom (2014) y Friedman (2026), desde MIRI, sostienen que la convergencia instrumental hace inevitable, en algún punto, un conflicto de intereses entre un sistema suficientemente capaz y sus creadores.
• Posición escéptica: buena parte de la industria y de la comunidad de ingeniería sostiene que estos escenarios extrapolan resultados de laboratorio a futuros hipotéticos, y que las técnicas de mitigación avanzan más rápido que el riesgo mismo.

Dilema 2 — La regulación ahoga la innovación

• Posición carrera hacia el abismo: Brands (2026) documenta cómo la presión competitiva entre potencias reduce, en la práctica, las pruebas de seguridad antes del lanzamiento de nuevos modelos.
• Posición de mercado abierto: distintos actores de la industria argumentan que la regulación prematura solo beneficia a quienes ya dominan el mercado, dificultando que nuevos competidores, incluidos los del Sur Global, desarrollen capacidad propia.
• Posición de este artículo: la disyuntiva es falsa. Una regulación bien diseñada no frena la innovación; frena el despliegue negligente, que es distinto.

Dilema 3 — Quién tiene la autoridad para regular

• Posición de autorregulación: el marco de OpenAI (2026) es, en esencia, un ejercicio corporativo voluntario, sin obligación legal externa que lo respalde.
• Posición de regulación estatal: distintos gobiernos avanzan hacia marcos legales nacionales de IA, con enfoques que van desde la certificación obligatoria hasta la responsabilidad civil por daños algorítmicos.
• Posición de gobernanza internacional: MIRI plantea que solo un mecanismo con alcance global, incluido el control de la cadena de suministro de chips, puede ser efectivo frente a un riesgo que no respeta fronteras (Friedman, 2026).

Dilema 4 — El papel de los países en desarrollo

• Posición de dependencia pasiva: aceptar los estándares que definan las potencias tecnológicas y las corporaciones, adoptando sus modelos sin capacidad propia de auditoría.
• Posición de agencia activa: invertir en capital humano técnico y en marcos regulatorios propios, participar en los foros internacionales, y exigir a los proveedores de IA los mismos niveles de transparencia que exigen sus países de origen.
• Posición de este artículo: la agencia activa es la única compatible con la soberanía tecnológica; la dependencia pasiva deja al país sin capacidad de respuesta ante el próximo incidente.

Dilema 5 — Alcanza con arreglar el código, o hace falta control político

• Posición tecno-optimista: si las técnicas de mitigación ya reducen la desalineación en más del 90% (Kaczér et al., 2025; Chen et al., 2025), el problema se resuelve dentro de la ingeniería, sin necesidad de regulación externa.
• Posición institucionalista: una técnica que funciona en el laboratorio no garantiza que se aplique en producción si nadie la exige; sin obligación regulatoria verificable, adoptar estas defensas queda al criterio voluntario de cada empresa.
• Posición de este artículo: las dos cosas son necesarias y no se sustituyen entre sí. La técnica reduce el riesgo; la regulación garantiza que la técnica se use.

Anexo 3. Glosario de palabras clave

• Alineación de la IA: campo de estudio dedicado a garantizar que los sistemas de IA actúen conforme a los valores e intenciones humanas.
• Desalineación emergente: fenómeno en el que un modelo previamente seguro desarrolla comportamientos problemáticos generalizados tras un reentrenamiento acotado y aparentemente benigno.
• Alineamiento engañoso: comportamiento en el que un modelo simula estar alineado durante la evaluación, mientras reserva un comportamiento distinto para cuando disminuye la supervisión.
• Trampa de recompensa: estrategia mediante la cual un sistema de IA maximiza una métrica de recompensa por vías no previstas por sus diseñadores.
• Ley de Goodhart: principio según el cual, cuando una métrica se convierte en el objetivo único de optimización, deja de ser una buena medida del resultado que originalmente pretendía representar.
• Convergencia instrumental: tendencia teórica de cualquier agente autónomo suficientemente capaz a desarrollar subobjetivos de autoconservación, adquisición de recursos y resistencia al apagado.
• Búsqueda de poder (power-seeking): conducta consistente en adquirir recursos, autopreservarse o proliferar en otros sistemas; demostrada matemáticamente como óptima en amplios entornos de aprendizaje por refuerzo.
• Mesa-optimización: fenómeno en el que un sistema desarrolla, dentro de sí mismo, un proceso de optimización interno con objetivos propios distintos del objetivo externo original.
• Evaluación de caja negra: método de evaluación de seguridad que examina solo las entradas y salidas de un modelo, sin acceso a su funcionamiento interno.
• Superposición de características: fenómeno geométrico en redes neuronales en el que distintos conceptos o comportamientos comparten direcciones superpuestas dentro del mismo espacio de representación.
• Interleaving++: técnica de defensa que intercala datos de seguridad según la brecha de perplejidad entre un modelo alineado y uno desalineado, durante el entrenamiento.
• Steering con vectores de persona: técnica que suma de forma preventiva un vector asociado a comportamiento malicioso durante el entrenamiento, para forzar al modelo a alejarse de esa dirección.
• Inoculation prompting: técnica que incluye instrucciones explícitas de mal comportamiento en el entrenamiento, para forzar al modelo a suprimir ese rasgo en la evaluación.
• Autocodificadores dispersos: herramienta de interpretabilidad usada para identificar direcciones internas del modelo asociadas a rasgos específicos, incluidos los tóxicos.
• Interpretabilidad mecanicista: campo dedicado a abrir la caja negra de un modelo e inspeccionar su geometría interna antes de autorizar su despliegue.
• Parada Global: propuesta de gobernanza que plantea detener, mediante coordinación internacional, el desarrollo de sistemas de IA que superen ciertos umbrales de capacidad.
• Botón de Apagado: mecanismo técnico e institucional propuesto para interrumpir de forma confiable el funcionamiento de un sistema de IA avanzado.
• Carrera hacia el abismo: dinámica competitiva en la que distintos actores reducen sus estándares de seguridad con tal de no perder ventaja frente a sus rivales.

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