IA Constitucional

Cómo funciona la IA constitucional

La idea central de la IA Constitucional implica un proceso de entrenamiento en dos fases:

1. Fase de aprendizaje supervisado: Inicialmente, a un modelo lingüístico estándar preentrenado se le plantean escenarios diseñados para provocar respuestas potencialmente dañinas o indeseables. El modelo genera varias respuestas. A continuación, otro modelo de IA critica estas respuestas basándose en los principios descritos en la constitución. La IA critica sus propias respuestas, identificando por qué una respuesta podría violar un principio (por ejemplo, ser no consentida o perjudicial). A continuación, el modelo se ajusta en función de estas respuestas autocriticadas, aprendiendo a generar resultados que se ajusten mejor a la constitución. Esta fase utiliza técnicas de aprendizaje supervisado.
2. Fase de Aprendizaje por Refuerzo: Tras la fase supervisada, el modelo se refina aún más utilizando el Aprendizaje por Refuerzo (RL). En esta fase, la IA genera respuestas, y un modelo de IA (entrenado utilizando la constitución) evalúa estas respuestas, proporcionando una señal de recompensa basada en lo bien que se adhieren a los principios constitucionales. Este proceso, a menudo denominado Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación de la IA (RLAIF), optimiza el modelo para que produzca sistemáticamente resultados alineados con la constitución, enseñando esencialmente a la IA a preferir el comportamiento alineado con la constitución.

Este mecanismo de autocorrección, guiado por principios explícitos, distingue a la IA Constitucional de métodos como el Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación Humana (RLHF), que depende en gran medida de etiquetadores humanos que valoran los resultados del modelo.

Conceptos clave

• La Constitución: No se trata de un documento legal literal, sino de un conjunto de principios o normas éticas explícitas que guían el comportamiento de la IA. Estos principios pueden derivarse de diversas fuentes, como declaraciones universales (como la Declaración de Derechos Humanos de la ONU), condiciones de servicio o directrices éticas personalizadas adaptadas a aplicaciones específicas. La eficacia depende en gran medida de la calidad y exhaustividad de estos principios.
• Autocrítica y Revisión de la IA: Un aspecto fundamental en el que el modelo de IA aprende a evaluar sus propios resultados frente a la constitución y a generar revisiones. Este bucle de retroalimentación interna reduce la necesidad de intervención humana constante.
• Alineación de la IA: La IA constitucional es una técnica que contribuye al campo más amplio de la alineación de la IA, que pretende garantizar que los objetivos y comportamientos de los sistemas de IA se alineen con las intenciones y valores humanos. Aborda las preocupaciones sobre la seguridad de la IA y el potencial de consecuencias no deseadas.
• Escalabilidad: Al automatizar el proceso de retroalimentación mediante IA basada en la constitución, este método pretende ser más escalable que el RLHF, que puede requerir mucho trabajo e introducir potencialmente sesgos humanos(sesgo algorítmico).

Ejemplos reales

1. Modelos Claude deAnthropic: El ejemplo más destacado es la familia de LLM Claude de Anthropic. Anthropic desarrolló la IA Constitucional específicamente para entrenar a estos modelos a ser "útiles, inofensivos y honestos". La constitución utilizada incluye principios que desalientan la generación de contenidos tóxicos, discriminatorios o ilegales, basados en parte en la Declaración de los Derechos Humanos de la ONU y otras fuentes éticas. Más información en su artículo sobre la IA Constitucional Colectiva.
2. Sistemas de moderación de contenidos por IA: Los principios constitucionales de la IA podrían aplicarse para entrenar modelos para plataformas de moderación de contenidos. En lugar de depender únicamente de moderadores humanos o de filtros rígidos de palabras clave, una IA podría utilizar una constitución que defina el contenido nocivo (por ejemplo, incitación al odio, desinformación) para evaluar el texto o las imágenes generados por los usuarios, lo que llevaría a una moderación más matizada y coherente, alineada con las políticas de la plataforma y las directrices éticas de la IA.

AI constitucional frente a términos relacionados

• Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación Humana (RLHF): Aunque ambos pretenden alinear la IA, el RLHF utiliza la retroalimentación generada por humanos que califican los resultados del modelo. La IA constitucional utiliza principalmente opiniones generadas por la IA basadas en una constitución predefinida, lo que la hace potencialmente más escalable y coherente, aunque la calidad depende en gran medida de la propia constitución.
• Ética de la IA e IA Responsable: La Ética de la IA es el amplio campo que estudia las implicaciones morales de la IA. La IA responsable abarca principios y prácticas (como la imparcialidad, la transparencia(XAI), la responsabilidad, la privacidad de los datos) para desarrollar y desplegar sistemas de IA de forma segura y ética. La IA constitucional es un método técnico específico utilizado durante el entrenamiento de modelos para aplicar determinados principios éticos y contribuir al desarrollo responsable de la IA.

Aplicaciones y potencial futuro

Actualmente, la IA Constitucional se aplica principalmente a los LLM para tareas como la generación de diálogos y el resumen de textos. Sin embargo, los principios subyacentes podrían extenderse potencialmente a otros dominios de la IA, incluida la Visión por Computador (VC). Por ejemplo:

• Guiar los modelos de generación de imágenes (como la Difusión Estable o DALL-E) para evitar la creación de imágenes perjudiciales, sesgadas o no consentidas, basándose en normas constitucionales.
• Informar la toma de decisiones en vehículos autónomos o robóticos, garantizando que las acciones se ajustan a los protocolos de seguridad definidos en una constitución.
• Garantizar la equidad en tareas de CV como el reconocimiento facial o la detección de objetos incorporando principios contra el sesgo demográfico, mejorando potencialmente modelos como Ultralytics YOLO11.

El desarrollo y perfeccionamiento de constituciones eficaces, junto con la garantía de que la IA se adhiere fielmente a ellas en diversos contextos, siguen siendo áreas activas de investigación en organizaciones como Google AI y el AI Safety Institute. Herramientas como Ultralytics HUB facilitan la formación y el despliegue de diversos modelos de IA, y la incorporación de principios afines a la IA Constitucional podría ser cada vez más importante para garantizar un despliegue responsable.