8 de abril de 2025
Aprenda cómo la IA constitucional ayuda a los modelos a seguir reglas éticas, a tomar decisiones más seguras y a promover la equidad en los sistemas de lenguaje y visión artificial.
La inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo rápidamente en una parte clave de nuestra vida diaria. Se está integrando en herramientas utilizadas en áreas como la atención médica, la contratación, las finanzas y la seguridad pública. A medida que estos sistemas se expanden, también se expresan preocupaciones sobre su ética y fiabilidad.
Por ejemplo, a veces, los sistemas de IA que se construyen sin tener en cuenta la equidad o la seguridad pueden producir resultados sesgados o poco confiables. Esto se debe a que muchos modelos aún no tienen una forma clara de reflejar y alinearse con los valores humanos.
Para abordar estos desafíos, los investigadores están explorando ahora un enfoque conocido como IA constitucional. En pocas palabras, introduce un conjunto escrito de principios en el proceso de entrenamiento del modelo. Estos principios ayudan al modelo a juzgar su propio comportamiento, a depender menos de la retroalimentación humana y a hacer que las respuestas sean más seguras y fáciles de entender.
Hasta ahora, este enfoque se ha utilizado principalmente con respecto a los modelos de lenguaje grandes (LLM). Sin embargo, la misma estructura podría ayudar a guiar a los sistemas de visión artificial para que tomen decisiones éticas al analizar datos visuales.
En este artículo, exploraremos cómo funciona la IA constitucional, analizaremos ejemplos de la vida real y discutiremos sus posibles aplicaciones en sistemas de visión artificial.
La IA constitucional es un método de entrenamiento de modelos que guía el comportamiento de los modelos de IA proporcionando un conjunto claro de normas éticas. Estas normas actúan como un código de conducta. En lugar de confiar en que el modelo infiera lo que es aceptable, sigue un conjunto escrito de principios que dan forma a sus respuestas durante el entrenamiento.
Este concepto fue introducido por Anthropic, una empresa de investigación centrada en la seguridad de la IA que desarrolló la familia Claude LLM como un método para hacer que los sistemas de IA sean más autosupervisados en su toma de decisiones.
En lugar de depender únicamente de la retroalimentación humana, el modelo aprende a criticar y refinar sus propias respuestas basándose en un conjunto de principios predefinidos. Este enfoque es similar a un sistema legal, donde un juez se remite a una constitución antes de emitir un juicio.
En este caso, el modelo se convierte tanto en el juez como en el estudiante, utilizando el mismo conjunto de reglas para revisar y perfeccionar su propio comportamiento. Este proceso refuerza la alineación del modelo de IA y apoya el desarrollo de sistemas de IA seguros y responsables.
El objetivo de la IA constitucional es enseñar a un modelo de IA a tomar decisiones seguras y justas siguiendo un conjunto claro de reglas escritas. Aquí hay un desglose simple de cómo funciona este proceso:
Para que un modelo de IA siga normas éticas, esas normas deben definirse claramente primero. Cuando se trata de la IA constitucional, estas normas se basan en un conjunto de principios fundamentales.
Por ejemplo, aquí hay cuatro principios que conforman la base de una constitución de IA eficaz:
La IA constitucional ha pasado de la teoría a la práctica y ahora se está utilizando lentamente en grandes modelos que interactúan con millones de usuarios. Dos de los ejemplos más comunes son los LLM de OpenAI y Anthropic.
Si bien ambas organizaciones han adoptado enfoques diferentes para crear sistemas de IA más éticos, comparten una idea común: enseñar al modelo a seguir un conjunto de principios rectores escritos. Echemos un vistazo más de cerca a estos ejemplos.
OpenAI introdujo un documento llamado Model Spec como parte del proceso de entrenamiento para sus modelos ChatGPT. Este documento actúa como una constitución. Describe lo que el modelo debe buscar en sus respuestas, incluyendo valores como la utilidad, la honestidad y la seguridad. También define lo que cuenta como salida dañina o engañosa.
Este marco se ha utilizado para ajustar los modelos de OpenAI calificando las respuestas según lo bien que se ajustan a las reglas. Con el tiempo, esto ha ayudado a dar forma a ChatGPT para que produzca menos resultados perjudiciales y se alinee mejor con lo que los usuarios realmente quieren.
La constitución que sigue el modelo de Anthropic, Claude, se basa en principios éticos de fuentes como la Declaración Universal de los Derechos Humanos, las directrices de la plataforma como las condiciones de servicio de Apple y la investigación de otros laboratorios de IA. Estos principios ayudan a garantizar que las respuestas de Claude sean seguras, justas y estén alineadas con importantes valores humanos.
Claude también utiliza el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación de la IA (RLAIF), donde revisa y ajusta sus propias respuestas basándose en estas directrices éticas, en lugar de depender de la retroalimentación humana. Este proceso permite a Claude mejorar con el tiempo, haciéndolo más escalable y mejor para proporcionar respuestas útiles, éticas y no dañinas, incluso en situaciones difíciles.
Dado que la IA constitucional está influyendo positivamente en el comportamiento de los modelos lingüísticos, esto lleva naturalmente a la pregunta: ¿Podría un enfoque similar ayudar a que los sistemas basados en la visión respondan de manera más justa y segura?
Si bien los modelos de visión artificial funcionan con imágenes en lugar de texto, la necesidad de una guía ética es igual de importante. Por ejemplo, la equidad y el sesgo son factores clave a tener en cuenta, ya que estos sistemas deben estar capacitados para tratar a todos por igual y evitar resultados dañinos o injustos al analizar datos visuales.
Actualmente, el uso de métodos de IA constitucional en la visión artificial aún se está explorando y se encuentra en sus primeras etapas, con investigaciones en curso en esta área.
Por ejemplo, Meta introdujo recientemente CLUE, un marco que aplica un razonamiento similar al constitucional a las tareas de seguridad de la imagen. Convierte las reglas de seguridad amplias en pasos precisos que la IA multimodal (sistemas de IA que procesan y comprenden múltiples tipos de datos) puede seguir. Esto ayuda al sistema a razonar con mayor claridad y reducir los resultados dañinos.
Además, CLUE hace que los juicios de seguridad de las imágenes sean más eficientes al simplificar las reglas complejas, lo que permite a los modelos de IA actuar de forma rápida y precisa sin necesidad de una amplia intervención humana. Mediante el uso de un conjunto de principios rectores, CLUE hace que los sistemas de moderación de imágenes sean más escalables, al tiempo que garantiza resultados de alta calidad.
A medida que los sistemas de IA asumen más responsabilidad, la atención se está desplazando de lo que pueden hacer a lo que deben hacer. Este cambio es clave, ya que estos sistemas se utilizan en áreas que impactan directamente en la vida de las personas, como la atención médica, la aplicación de la ley y la educación.
Para garantizar que los sistemas de IA actúen de manera apropiada y ética, necesitan una base sólida y consistente. Esta base debe priorizar la equidad, la seguridad y la confianza.
Una constitución escrita puede proporcionar esa base durante el entrenamiento, guiando el proceso de toma de decisiones del sistema. También puede proporcionar a los desarrolladores un marco para revisar y ajustar el comportamiento del sistema después del despliegue, asegurando que continúa alineándose con los valores que fue diseñado para defender y facilitando la adaptación a medida que surgen nuevos desafíos.
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