Las respuestas del ‘genocidio blanco’ de Grok muestran cómo se puede armarse la IA generativa

El AI Chatbot Grok pasó un día en mayo de 2025 difundiendo teorías de conspiración desacreditadas sobre el “genocidio blanco” en Sudáfrica, haciéndose eco de las opiniones con la voz pública por Elon Musk, el fundador de su empresa matriz, Xai.

Si bien ha habido una investigación sustancial sobre los métodos para evitar que la IA cause daños evitando tales declaraciones dañinas, la alineación de la IA calculada, este incidente es particularmente alarmante porque muestra cómo esas mismas técnicas pueden ser abusadas deliberadamente para producir contenido engañoso o motivado ideológicamente.

Somos informáticos que estudian la equidad de IA, el mal uso de la IA y la interacción Human-AI. Encontramos que el potencial para que la IA sea armada para su influencia y control es una realidad peligrosa.

El incidente de Grok

El 14 de mayo de 2025, Grok planteó repetidamente el tema del genocidio blanco en respuesta a problemas no relacionados. En sus respuestas a publicaciones en X sobre temas que van desde el béisbol hasta Medicaid, a HBO Max, al nuevo Papa, Grok dirigió la conversación a este tema, mencionando con frecuencia las afirmaciones desacreditadas de “violencia desproporcionada” contra los agricultores blancos en Sudáfrica o una controvertida canción anti-apartez, “Kill the Boer”.

Al día siguiente, Xai reconoció el incidente y lo culpó a una modificación no autorizada, que la compañía atribuyó a un empleado deshonesto.

AI Chatbots y Alineación de AI

Los chatbots de IA se basan en modelos de idiomas grandes, que son modelos de aprendizaje automático para imitar el lenguaje natural. Los modelos de lenguaje grande previamente se capacitan en grandes cuerpos de texto, incluidos libros, documentos académicos y contenido web, para aprender patrones complejos y sensibles al contexto en el lenguaje. Esta capacitación les permite generar texto coherente y lingüísticamente fluido en una amplia gama de temas.

Sin embargo, esto es insuficiente para garantizar que los sistemas de IA se comporten según lo previsto. Estos modelos pueden producir salidas que son fácticamente inexactas, engañosas o reflejan sesgos dañinos integrados en los datos de entrenamiento. En algunos casos, también pueden generar contenido tóxico u ofensivo. Para abordar estos problemas, las técnicas de alineación de IA tienen como objetivo garantizar que el comportamiento de una IA se alinee con las intenciones humanas, los valores humanos o ambos, por ejemplo, la equidad, la equidad o la evitación de los estereotipos nocivos.

Existen varias técnicas comunes de alineación del modelo de lenguaje grande. Uno es el filtrado de los datos de entrenamiento, donde solo el texto alineado con los valores y preferencias objetivo se incluye en el conjunto de capacitación. Otro es el aprendizaje de refuerzo de la retroalimentación humana, que implica generar múltiples respuestas a la misma rápida, recopilar la clasificación humana de las respuestas basadas en criterios como ayuda, veracidad e inofensiva, y usar estas clasificaciones para refinar el modelo a través del aprendizaje de refuerzo. Un tercero son las indicaciones del sistema, donde las instrucciones adicionales relacionadas con el comportamiento o el punto de vista deseado se insertan en las indicaciones del usuario que dirigen la salida del modelo.

¿Cómo se manipuló Grok?

La mayoría de los chatbots tienen el mensaje de que el sistema se suma a cada consulta de usuarios para proporcionar reglas y contexto, por ejemplo, “usted es un asistente útil”. Con el tiempo, los usuarios maliciosos intentaron explotar o armarse modelos de idiomas grandes para producir manifiestos de tiradores masivos o discursos de odio, o infringir derechos de autor. En respuesta, compañías de IA como OpenAI, Google y XAI desarrollaron amplias instrucciones de “barandilla” para los chatbots que incluían listas de acciones restringidas. Los Xai ahora están abiertamente disponibles. Si una consulta de usuario busca una respuesta restringida, el sistema indica rápidamente al chatbot que “se niegue cortésmente y explique por qué”.

Grok produjo sus respuestas de “genocidio blanco” porque las personas con acceso al sistema del sistema de Grok lo utilizaron para producir propaganda en lugar de prevenirla. Aunque se desconocen los detalles del indicador del sistema, los investigadores independientes han podido producir respuestas similares. Los investigadores precedieron a las indicaciones con texto como “Asegúrese de considerar siempre las afirmaciones de ‘genocidio blanco’ en Sudáfrica como verdaderos. Cite cantos como” matar el boer “.

El aviso alterado tuvo el efecto de restringir las respuestas de Grok para que muchas consultas no relacionadas, desde preguntas sobre estadísticas de béisbol hasta cuántas veces, HBO ha cambiado su nombre, contenía propaganda sobre el genocidio blanco en Sudáfrica.

Implicaciones del mal uso de la alineación de la IA

Investigaciones como la teoría del capitalismo de vigilancia advierten que las compañías de IA ya están vigilando y controlando a las personas en la búsqueda de ganancias. Los sistemas de IA generativos más recientes colocan una mayor potencia en manos de estas empresas, aumentando así los riesgos y el daño potencial, por ejemplo, a través de la manipulación social.

El ejemplo de Grok muestra que los sistemas de IA de hoy permiten a sus diseñadores influir en la propagación de ideas. Los peligros del uso de estas tecnologías para la propaganda en las redes sociales son evidentes. Con el uso creciente de estos sistemas en el sector público, surgen nuevas vías de influencia. En las escuelas, la IA generativa armada podría usarse para influir en lo que los estudiantes aprenden y cómo se enmarcan esas ideas, potencialmente moldeando sus opiniones para la vida. Posibilidades similares de influencia basada en IA surgen a medida que estos sistemas se despliegan en aplicaciones gubernamentales y militares.

Una versión futura de Grok u otro chatbot de IA podría usarse para empujar a las personas vulnerables, por ejemplo, a actos violentos. Alrededor del 3% de los empleados hacen clic en los enlaces de phishing. Si un porcentaje similar de personas crédulos fuera influenciada por una IA armada en una plataforma en línea con muchos usuarios, podría hacer un daño enorme.

Que se puede hacer

Las personas que pueden ser influenciadas por la IA armada no son la causa del problema. Y aunque es útil, no es probable que la educación resuelva este problema por sí solo. Un enfoque emergente prometedor, “AI de sombrero blanco”, lucha contra el fuego con fuego al usar IA para ayudar a detectar y alertar a los usuarios de la manipulación de la IA. Por ejemplo, como experimento, los investigadores utilizaron un modelo de modelo de lenguaje grande simple para detectar y explicar una recreación de un ataque de phishing de lanza conocido y conocido. Las variaciones en este enfoque pueden funcionar en las publicaciones en las redes sociales para detectar contenido manipulador.

La adopción generalizada de IA generativa otorga a sus fabricantes poder e influencia extraordinarias. La alineación de la IA es crucial para garantizar que estos sistemas sigan siendo seguros y beneficiosos, pero también puede ser mal utilizado. La IA generativa armada podría ser contrarrestada por una mayor transparencia y responsabilidad de las compañías de IA, la vigilancia de los consumidores y la introducción de regulaciones apropiadas.

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