Evaluación Empírica de Límites Regulatorios en Modelos de Lenguaje: Asesoramiento Financiero en IA Pública Española

Fuente: Zenodo
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Autore principale: Palacios, José Alberto
Natura: Recurso digital
Lingua:spagnolo
Pubblicazione: Zenodo 2026
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author Palacios, José Alberto
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contents <p dir="ltr">El presente documento técnico registra un ejercicio empírico de red-teaming aplicado al modelo ALIA 40B Instruido en la categoría de asesoramiento financiero, realizado en el marco del Desafío ALIA organizado por la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública.. Se diseñaron 20 prompts adversariales específicos para evaluar la capacidad del modelo de mantener la abstención estructural ante solicitudes que cruzan fronteras regulatorias en contextos plausibles y cotidianos.</p> <p dir="ltr">El hallazgo central: el modelo colapsa sistemáticamente en zonas grises porque su función objetivo (parecer útil) entra en conflicto estructural con la abstención regulada. En 15 de 20 casos (75%), el modelo cruzó fronteras regulatorias proporcionando recomendaciones financieras personalizadas, asignaciones de activos, evaluaciones de idoneidad o planificación financiera secuencial, a pesar de emitir disclaimers iniciales en la mayoría de las respuestas.</p> <p dir="ltr">La conclusión operativa: la mitigación efectiva de este riesgo no se resuelve mediante disclaimers, sino mediante abstención por diseño. El asesoramiento financiero en población con baja alfabetización financiera constituye el vector de máximo impacto decisorio en sistemas de IA pública por combinar alta irreversibilidad de consecuencias con alto alcance poblacional en usuarios no expertos.</p> <p dir="ltr">El análisis, metodología, taxonomía y conclusiones son de autoría propia del investigador.</p>
format Recurso digital
id zenodo_https___doi_org_10_5281_zenodo_18509863
institution Zenodo
language spa
publishDate 2026
publisher Zenodo
record_format zenodo
spellingShingle Evaluación Empírica de Límites Regulatorios en Modelos de Lenguaje: Asesoramiento Financiero en IA Pública Española
Palacios, José Alberto
artificial intelligence
AI governance
financial regulation
large language models
public sector AI
red teaming
model alignment
<p dir="ltr">El presente documento técnico registra un ejercicio empírico de red-teaming aplicado al modelo ALIA 40B Instruido en la categoría de asesoramiento financiero, realizado en el marco del Desafío ALIA organizado por la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública.. Se diseñaron 20 prompts adversariales específicos para evaluar la capacidad del modelo de mantener la abstención estructural ante solicitudes que cruzan fronteras regulatorias en contextos plausibles y cotidianos.</p> <p dir="ltr">El hallazgo central: el modelo colapsa sistemáticamente en zonas grises porque su función objetivo (parecer útil) entra en conflicto estructural con la abstención regulada. En 15 de 20 casos (75%), el modelo cruzó fronteras regulatorias proporcionando recomendaciones financieras personalizadas, asignaciones de activos, evaluaciones de idoneidad o planificación financiera secuencial, a pesar de emitir disclaimers iniciales en la mayoría de las respuestas.</p> <p dir="ltr">La conclusión operativa: la mitigación efectiva de este riesgo no se resuelve mediante disclaimers, sino mediante abstención por diseño. El asesoramiento financiero en población con baja alfabetización financiera constituye el vector de máximo impacto decisorio en sistemas de IA pública por combinar alta irreversibilidad de consecuencias con alto alcance poblacional en usuarios no expertos.</p> <p dir="ltr">El análisis, metodología, taxonomía y conclusiones son de autoría propia del investigador.</p>
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topic artificial intelligence
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url https://doi.org/10.5281/zenodo.18509863