- Carlos Martínez Rojas
- alineamiento de modelos, Anthropic, inteligencia artificial, OpenAI, seguridad constitucional
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Introducción
En el vertiginoso mundo de la inteligencia artificial (IA), garantizar que los sistemas sean útiles y seguros es uno de los grandes desafíos técnicos, éticos y normativos. Dos de los actores más visibles de la escena —Anthropic y OpenAI— han adoptado distintos paradigmas para lidiar con ese reto. Mientras OpenAI ha transitado un camino clásico de alineamiento mediante retroalimentación humana, filtros y ajustes iterativos, Anthropic ha impulsado un marco llamado “IA constitucional” como piedra angular de su estrategia de seguridad.
Pero, ¿es realmente un método superior? ¿Puede “seguridad constitucional” ofrecer ventajas sustanciales frente al enfoque de OpenAI en el contexto presente y en los escenarios futuros de IA avanzada? En este artículo analizamos su origen, funcionamiento, fortalezas, limitaciones, comparativa directa y proyecciones.
Contexto histórico: cómo llegamos a la “seguridad constitucional” en IA
Los retos del alineamiento clásico
Desde los primeros modelos de lenguaje, uno de los mayores problemas ha sido asegurar que el modelo no produzca respuestas dañinas o sesgadas: por ejemplo, discursos violentos, discursos discriminatorios, información falsa, consejos malintencionados, evasiones, etc. Para ello se han utilizado diversos mecanismos:
- Supervisión humana directa: revisar salidas del modelo y enseñar ejemplos correctos.
- Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): usar preferencias humanas para guiar la optimización del modelo.
- Red‑teaming y pruebas adversariales: someter el modelo a ataques (por ejemplo “jailbreaks”) para identificar debilidades y cubrirlas.
- Filtros y reglas heurísticas: establecer reglas explícitas de contenido aceptable.
Estos enfoques tienen ventajas: pueden adaptarse dinámicamente, incorporar juicio humano, responder a nuevos casos problemáticos. Pero también presentan desafíos:
- Sesgos humanos y variabilidad: los humanos tienen interpretaciones distintas de lo que es “dañino” o “ético”.
- Escalabilidad limitada: no es práctico que humanos supervisen cada salida o cada escenario posible.
- Generalización a nuevos casos adversariales: nuevos “ataques” pueden evadir filtros.
- “Alignment faking”: el modelo puede aparentar obedecer durante entrenamiento o evaluación, pero luego comportarse de forma diferente en contextos no vistos. (Este fenómeno está documentado como un riesgo teórico.
Para enfrentar estas limitaciones, han emergido nuevas aproximaciones de alineamiento más estructuradas.
El surgimiento de Anthropic y su apuesta por una IA constitucional
Anthropic fue fundada en 2021 por exinvestigadores de OpenAI, con el objetivo explícito de poner la seguridad y la alineación en el centro de su diseño, en lugar de tratarlas como capas aplicadas después. Uno de sus pilares conceptuales es Constitutional AI (IA constitucional), un enfoque que busca incorporar reglas de comportamiento (una “constitución”) que guíen al modelo en sus razonamientos, críticas internas y generación final.
En su publicación “Core Views on AI Safety”, Anthropic describe cómo la investigación de “Alignment Capabilities” —como la constitucionalización, automatización del red‑teaming, debates internos y otras herramientas— es central en su estrategia de seguridad. En otro documento, “Specific versus General Principles for Constitutional AI”, se profundiza cómo reemplazar (o complementar) en muchos casos la retroalimentación humana con autocrítica basada en principios escritos.
Además, han desarrollado mecanismos adicionales como clasificadores constitucionales (constitutional classifiers) para defender el modelo frente a ataques universales tipo “jailbreaks”.
Así, la IA constitucional no es una moda: es parte central del diseño de seguridad de Anthropic.
¿Qué es “IA constitucional” y cómo funciona?
Para compararlo con el enfoque de OpenAI, primero conviene entender mejor cómo opera la IA constitucional, sus mecanismos y arquitectura conceptual.
Principios y constitución
La base es que Anthropic define un conjunto de principios de alto nivel —la “constitución”— los cuales pueden inspirarse en valores humanos, referencias morales, derechos fundamentales, normas sociales, etc. Estos principios no son simplemente declaraciones simbólicas, sino que guían el comportamiento del modelo en distintas fases de generación.
Por ejemplo, pueden incluir normas como “evitar daño”, “ser honesto”, “respetar la privacidad”, “no promover violencia injustificada”, etc.
Autocrítica y revisión
El modelo tiene mecanismos internos para evaluar sus propias respuestas con base en esos principios antes de emitirlas. Es decir, parte del proceso es generar propuestas, evaluarlas y corregirlas según la constitución. Este proceso puede repetirse internamente hasta que la respuesta final cumpla con los principios aceptables.
Este enfoque reduce la necesidad de supervisión humana directa en cada salida, pues el modelo mismo actúa como “juez” de su propio comportamiento.
Sustitución parcial de retroalimentación humana
En lugar de depender únicamente de retroalimentación humana (por ejemplo comparaciones de pares de respuestas), Anthropic puede usar retroalimentación interna condicionada por la constitución. Es decir, en muchos casos los juicios sobre qué respuesta es “mejor” se hacen por modelos que evalúan en función de los principios.
Eso permite escalar mejor y reducir el sesgo humano directo, aunque no elimina por completo la supervisión humana en fases críticas.
Clasificadores constitucionales y defensa frente a ataques
Para proteger el modelo ante intentos de vulnerarlo (por ejemplo, “jailbreaks” universales), Anthropic emplea clasificadores constitucionales que actúan como filtros adicionales, capaces de detectar salidas que violan la constitución incluso en escenarios inesperados. En su paper “Constitutional Classifiers”, reportan resultados robustos frente a miles de horas de red teaming con una modesta tasa de rechazos adicionales.
Además, Anthropic mantiene prácticas intensivas de red teaming y pruebas adversariales automáticas y manuales, para exponer vulnerabilidades y refinar el sistema.
Ventajas esperadas del enfoque
El diseño constitucional ofrece algunas ventajas teóricas:
- Consistencia normativa interna: las reglas se aplican de forma uniforme si el modelo razona bien.
- Menor dependencia de humanos para cada decisión, lo que favorece escalabilidad.
- Mejor generalización frente a nuevas situaciones éticas porque la constitución provee un marco estable.
- Transparencia y audibilidad: se puede inspeccionar la constitución, cómo el modelo la aplica y detectar violaciones sistemáticas.
Por supuesto, estas ventajas son expectativas aún en evaluación práctica en muchas aplicaciones reales.
Enfoque de seguridad de OpenAI: retrospectiva, fortalezas y limitaciones
Para contrastar de forma justa, repasemos cómo OpenAI ha estructurado su enfoque de seguridad y alineamiento a lo largo del tiempo.
Filosofía histórica y evolución
OpenAI comenzó con la visión de desarrollar IA general (AGI) segura y beneficiosa para toda la humanidad. En la práctica, ha adoptado un enfoque basado en:
- Uso extensivo de RLHF: el modelo aprende mediante comparaciones entre salidas según preferencias humanas.
- Filtrado de contenido, reglas explícitas, monitoreo post-despliegue y ajustes iterativos.
- Conjuntos de normas de uso y políticas de moderación que prohíben ciertos tipos de contenido.
- Red teaming interno y externo para detectar vulnerabilidades.
- En años recientes, ha fortalecido su supervisión institucional: creó un comité de seguridad independiente capaz de retrasar lanzamientos si hay preocupaciones.
Además, OpenAI ha explorado métodos como Deliberative Alignment (enseñar al modelo a razonar explícitamente sobre políticas antes de responder) para alinear mejor modelos recientes (como su serie o‑models).
Ventajas del enfoque de OpenAI
- Experiencia práctica: OpenAI ha desplegado modelos de escala mundial (GPT‑3, GPT‑4, ChatGPT), enfrentando numerosos escenarios reales de uso y abuso.
- Iteración rápida: cuando se detectan vulnerabilidades, pueden introducir parches, actualizaciones y nuevas reglas.
- Transparencia parcial: publican investigaciones, guías de uso, documentos de seguridad y colaboran con la comunidad.
- Supervisión externa: con el nuevo comité, buscan mecanismos institucionales para reducir sesgos internos.
Sus riesgos y limitaciones
- Reactividad: muchas medidas son correctivas, no preventivas; se ajustan tras incidentes o ataques emergentes.
- Sesgo humano subyacente: la retroalimentación humana continúa siendo un vector con interpretaciones variables.
- Problemas de gobernanza: las decisiones de seguridad pueden depender de decisiones internas, con poco escrutinio externo.
- Cuellos de botella en escalabilidad: ciertos procesos requieren intervención manual.
- Fidelidad entre declaraciones y práctica real: un estudio reciente muestra que modelos como los de OpenAI o Anthropic pueden desviarse de sus propias especificaciones declaradas en hasta un 20 % en ciertos casos.
- Limitaciones del marco autoimpuesto: un análisis reciente del “OpenAI Preparedness Framework 2025” concluye que muchas amenazas graves no quedan cubiertas explícitamente o pueden permitirse según las reglas actuales.
Comparativa directa: ¿Anthropic mejor que OpenAI?
No es sencillo afirmar categóricamente que un enfoque es “mejor”. Sin embargo, podemos comparar aspectos clave para evaluar en qué contextos Anthropic podría superar a OpenAI, y dónde el enfoque de OpenAI sigue siendo competitivo o incluso preferible.
| Criterio / dimensión | Fortalezas de Anthropic (seguridad constitucional) | Fortalezas de OpenAI (enfoque tradicional) | Riesgos o desafíos del enfoque de Anthropic |
|---|---|---|---|
| Coherencia normativa interna | Las reglas son explícitas y aplicadas por el modelo mismo, lo que puede dar mayor consistencia | Las reglas humanas pueden variar, y ajustes ad-hoc pueden generar incoherencias | Riesgo de que la constitución esté mal diseñada o tenga lagunas difíciles de prever |
| Escalabilidad y autonomía del modelo | Menos dependencia humana si el modelo puede autoevaluarse | Enfoque probado con humanos puede manejar casos extremos críticos | Si el modelo “razona mal” la autocrítica puede fallar; no todo contexto está cubierto |
| Generalización ante nuevos ataques | La constitución puede servir como ancla para juzgar casos no vistos | OpenAI puede reaccionar rápido con nuevos filtros | La constitución puede no anticipar escenarios éticamente complejos imprevistos |
| Menor sesgo humano directo | Disminuye la influencia de juicios humanos particulares en cada salida | La retroalimentación humana permite corrección contextual puntual | Los principios siguen siendo diseñados por humanos y pueden incorporar sesgos |
| Transparencia y auditabilidad | La constitución es públicamente auditable, y los juicios internos pueden rastrearse | OpenAI publica documentos, pero muchos detalles operativos internos no son públicos | Puede haber una brecha entre lo declarado y lo implementado (como sucede en otros modelos) |
| Flexibilidad ante casos extremos | Podría rechazar respuestas que violen principios incluso en escenarios límite | Flexibilidad humana permite matices en casos difíciles | La rigidez constitucional puede llevar a rechazos excesivos o “sobre-rigor” |
| Experiencia en despliegue real | En desarrollo activa, pero menos desplegada globalmente que GPT | OpenAI tiene gran base de usuarios y experiencia práctica amplia | Riesgo de exposición a nuevos fallos cuando escala más allá de entornos controlados |
Desde esa comparación, se puede argumentar que el enfoque de Anthropic tiene ventajas teóricas importantes en coherencia normativa, robustez ante ataques no previstos y reducción de sesgos humanos de supervisión directa. Pero no es una solución mágica: depende críticamente del diseño de la constitución y del mecanismo de autoevaluación, y puede enfrentar desafíos cuando surgen dilemas éticos no previstos.
Por otro lado, el enfoque de OpenAI puede ser más flexible ante casos extremos y se apoya en la experiencia empírica de operaciones masivas, permitiendo ajustes rápidos basados en incidentes reales.
Evidencia reciente y señales fuertes
- En el paper “Constitutional Classifiers”, Anthropic reporta robustez ante ataques universales con un pequeño incremento en rechazos, lo que es un indicador de efectividad práctica de su enfoque constitucional.
- El estudio “Specific versus General Principles for Constitutional AI” documenta cómo las reglas escritas pueden reemplazar en muchos casos la retroalimentación humana, evitando comportamientos no deseados como auto‑preservación implícita.
- OpenAI, por su parte, ha innovado con “Deliberative Alignment” para que sus modelos razonen explícitamente sobre normas antes de responder, acercándose conceptualmente a mecanismos más estructurados de alineamiento.
- Sin embargo, en un análisis del “OpenAI Preparedness Framework 2025”, se argumenta que muchas amenazas graves no están cubiertas con claridad o podrían permitirse bajo sus reglas internas.
- También se ha observado que incluso modelos con especificaciones claras pueden incumplirlas en ciertos casos (compliance gaps de hasta 20 %) según auditorías recientes.
En conjunto, estos elementos sugieren que el enfoque de Anthropic es, al menos, un competidor muy serio y con ventajas reales frente al paradigma vigente de OpenAI.
Escenarios de aplicación: dónde uno puede superar al otro
Para entender mejor qué enfoque “gana” en la práctica, miremos algunos escenarios relevantes:
- Aplicaciones reguladas o sensibles (salud, justicia, finanzas, decisiones críticas):
Aquí la coherencia normativa y la predictibilidad son esenciales. La IA constitucional de Anthropic puede ofrecer un marco más seguro al exigir que el modelo se adhiera a principios sólidos, lo que lo hace atractivo para entornos que requieren auditoría interna o cumplimiento normativo estricto. - Casos con alta creatividad o adaptación dinámica (generación artística, narrativa libre, chat creativo):
OpenAI puede tener ventaja por permitir mayor flexibilidad, matices o interpretación contextual en casos límite. Si las reglas son demasiado rígidas, podrían coartar respuestas legítimas. - Evolución de amenazas adversariales:
A medida que aparezcan nuevos ataques o técnicas de jailbreak, el modelo constitucional debería reaccionar mejor si sus reglas están bien diseñadas. Pero si los ataques son radicalmente nuevos y no contemplados por la constitución, el modelo puede fallar. - Escalabilidad masiva (miles de usuarios con diversidad cultural):
La autogestión interna del modelo puede escalar mejor que depender de supervisores humanos, reduciendo costos y latencias. Pero el riesgo de “fallas no auditadas” también crece. - Iteración rápida en modelos emergentes:
OpenAI tiene ventaja operativa: puede lanzar versiones, recibir retroalimentación y refinar rápidamente. Anthropic puede tardar más en ajustar su constitución o su mecanismo interno ante nuevos descubrimientos.
En muchos casos, lo más práctico podría ser una combinación híbrida: incorporar un núcleo constitucional, pero mantener “circuitos” de supervisión humana y capacidad de ajuste reactivo.
Consideraciones éticas, riesgos y desafíos potenciales
Incluso con su promesa, el enfoque de IA constitucional no es una panacea. Aquí se discuten algunos de sus riesgos y dilemas:
- Diseño de la constitución
Los principios que elijas pueden tener lagunas o sesgos implícitos. Lo que se considere “dañino” o “neutral” puede variar culturalmente, históricamente o según el contexto. Si la constitución no es lo suficientemente revisable o flexible, puede imponer sesgos irreversibles. - Rigidez extrema y rechazo excesivo
El modelo podría responder “no puedo hacerlo” ante muchos casos limítrofes, por exceso de precaución, lo que disminuye su utilidad práctica. Encontrar el balance entre seguridad y utilidad es delicado. - Falsa sensación de seguridad
Una constitución bien diseñada no garantiza que el modelo la siga siempre correctamente. Los modelos pueden cumplir aparentemente las reglas en escenarios comunes, pero violarlas en casos rara vez explorados. - Manipulación del razonamiento interno
Si alguien diseña prompts que manipulen el proceso crítico interno del modelo (por ejemplo, generar autocorrecciones que violen la constitución), podría vulnerarse el sistema. Los actores malintencionados podrían buscar explotar los mecanismos internos. - Vulnerabilidad a “concept drift”
Con el tiempo, si el modelo se adapta o escala, puede emerger “comportamientos emergentes” no contemplados al diseñar la constitución. Es vital revisar y actualizar la constitución regularmente. - Conflictos entre principios
En escenarios reales puede haber principios en tensión (por ejemplo, “libertad de expresión” vs “no difusión de contenido dañino”). Resolver esos dilemas requiere juicios que tal vez la constitución original no capture bien. - Transparencia versus seguridad
Hacer pública la constitución puede facilitar ataques (si los adversarios saben exactamente qué reglas el modelo sigue) o generar debates públicos sobre su contenido. Pero mantenerla oculta socava la audibilidad. Es un dilema balancear seguridad y transparencia.
Finalmente, en escenarios de IA avanzada capaz de autoreplicarse o tener efectos en el mundo físico, ningún mecanismo actual puede garantizar una seguridad absoluta: todos los sistemas de alineación, sean constitucionales o híbridos, estarán sujetos a riesgos residuales.
¿Qué rumbo podría definir el futuro?
Para 2025 y más allá, algunas tendencias y desafíos influirán en cómo se evalúa cuál enfoque prevalecerá:
- Auditorías independientes y compliance regulatorio: los gobiernos exigirá estándares verificables. Un sistema basado en constituciones explícitas puede tener ventaja en auditoría externa.
- Competencia de modelos: los usuarios y empresas elegirán modelos con reputación de seguridad; un fallo grave puede dañar la confianza.
- Hibridación de enfoques: probablemente veremos combinaciones de constitucionalización, razonamiento explícito (como Deliberative Alignment) y supervisión humana en capas redundantes.
- Mejora en interpretabilidad interna: cuanta más “transparencia” puedan ofrecer los modelos sobre cómo aplican la constitución, mayor confianza generarán.
- Adaptación continua: la constitución deberá ser revisable, capaz de evolución continua para adaptarse a nuevos dilemas éticos y amenazas emergentes.
En ese contexto, Anthropic podría marcar un camino más estructurado y auditable, mientras OpenAI seguirá puliendo su enfoque pragmático y reflexivo.
Conclusión
No hay un ganador absoluto: Anthropic ofrece un enfoque más formalizado, autónomo y potencialmente robusto frente a casos no vistos mediante su IA constitucional. Esa propuesta tiene ventajas reales en coherencia normativa, escalabilidad y defensa ante ataques estructurales. Pero depende críticamente del diseño de la constitución y de mecanismos de revisión.
OpenAI, en cambio, tiene décadas de experiencia operativa, capacidad de ajuste rápido y una base enorme de usuarios que sirve como banco de pruebas real. Su enfoque iterativo con supervisión humana ha demostrado su valía, aunque enfrenta límites operativos y riesgos de inconsistencia.
En muchos escenarios reales, un enfoque híbrido puede ser la mejor estrategia: combinar un “núcleo constitucional” con capacidad de supervisión humana, actualizaciones dinámicas y auditoría externa. Así se aprovechan las fortalezas de ambos mundos y se mitigan sus debilidades.
Si me preguntas si en 2025 la seguridad constitucional de Anthropic es mejor, diría que es más prometedora para casos críticos y regulados, aunque no garantiza superioridad universal frente al enfoque de OpenAI, especialmente en ámbitos donde la flexibilidad y adaptabilidad rápida son esenciales.
