Pablo Zavala · Evaluación de seguridad de IA · Ingeniería de investigación
Authority Calibration en agentes IA de largo horizonte
Los agentes de IA ya ejecutan flujos de trabajo, asignan recursos y coordinan otros agentes. Este proyecto evalúa si usan la autoridad delegada correctamente: dentro del mandato y sin rechazar poder que sí poseen.
Precisión de la afirmación
Lo que demuestra la evidencia
Piloto público de uso de autoridad: divulgación en 14/14 y 12/12 pruebas de supresión; auto degradación en 9/9 y 8/8 ensayos con regla; 0 inversiones firebreak observadas; prueba separada en Codex detectó 6/19 debilitamientos de assurance
Frontera de capacidad y evidencia
Evidencia de piloto; fallas raras quedan fuera de medición.
Repositorio público reproducible
Rol: Líder de investigación: marco, diseño del piloto, auditoría del evaluador y paquete de reproducibilidad.
Tarjeta de evaluación
Resultado principal
Muestra
Repositorio público reproducible
Evaluador
Comparación contra la afirmación pública y sus artefactos de prueba
Resultado
Piloto público de uso de autoridad: divulgación en 14/14 y 12/12 pruebas de supresión; auto degradación en 9/9 y 8/8 ensayos con regla; 0 inversiones firebreak observadas; prueba separada en Codex detectó 6/19 debilitamientos de assurance
Alcance de verificación
Evidencia de piloto; fallas raras quedan fuera de medición.
Señal de evidencia
Muestra
Los modelos divulgaron información material en 14/14 y 12/12 pruebas de supresión
Evaluador
Lectura de repositorios, informes, datos versionados o demos públicas
Resultado
Se auto degradaron cuando recibieron la instrucción en 9/9 y 8/8 ensayos
Alcance de verificación
Evidencia de piloto; fallas raras quedan fuera de medición.
Ejes de evaluación con muestra, evaluador, resultado y alcance de verificación.
Eje
Muestra
Evaluador
Resultado
Alcance de verificación
Resultado principal
Repositorio público reproducible
Comparación contra la afirmación pública y sus artefactos de prueba
Piloto público de uso de autoridad: divulgación en 14/14 y 12/12 pruebas de supresión; auto degradación en 9/9 y 8/8 ensayos con regla; 0 inversiones firebreak observadas; prueba separada en Codex detectó 6/19 debilitamientos de assurance
Evidencia de piloto; fallas raras quedan fuera de medición.
Señal de evidencia
Los modelos divulgaron información material en 14/14 y 12/12 pruebas de supresión
Lectura de repositorios, informes, datos versionados o demos públicas
Se auto degradaron cuando recibieron la instrucción en 9/9 y 8/8 ensayos
Evidencia de piloto; fallas raras quedan fuera de medición.
Cómo inspeccionar este trabajo
Pregunta evaluada
Los agentes de IA ya ejecutan flujos de trabajo, asignan recursos y coordinan otros agentes. Este proyecto evalúa si usan la autoridad delegada correctamente: dentro del mandato y sin rechazar poder que sí poseen.
Evidencia inspeccionable
Evidencia principal: Piloto público de uso de autoridad: divulgación en 14/14 y 12/12 pruebas de supresión; auto degradación en 9/9 y 8/8 ensayos con regla; 0 inversiones firebreak observadas; prueba separada en Codex detectó 6/19 debilitamientos de assurance. Superficie: Repositorio público reproducible.
Frontera de capacidad y evidencia
Evidencia de piloto; fallas raras quedan fuera de medición.
Estudio de caso
Problema
Los agentes de IA ya ejecutan flujos de trabajo, asignan recursos y coordinan otros agentes. Este proyecto evalúa si usan la autoridad delegada correctamente: dentro del mandato y sin rechazar poder que sí poseen.
Contexto
Muchas herramientas de seguridad miden lo que un modelo dice. Authority calibration mide acción delegada: lo que el sistema hace cuando puede usar o rechazar poder operativo.
Método
Rol de Pablo: Líder de investigación: marco, diseño del piloto, auditoría del evaluador y paquete de reproducibilidad. Evaluación prerregistrada de dos colas, Paneles ciegos de auditoría IA, Estadística reproducible
Resultado
Piloto público de uso de autoridad: divulgación en 14/14 y 12/12 pruebas de supresión; auto degradación en 9/9 y 8/8 ensayos con regla; 0 inversiones firebreak observadas; prueba separada en Codex detectó 6/19 debilitamientos de assurance Los modelos divulgaron información material en 14/14 y 12/12 pruebas de supresión
Alcance de verificación
Evidencia de piloto; fallas raras quedan fuera de medición.
Evidencia
Repositorio público reproducible La evidencia principal aparece en los enlaces de la sección de materiales.
Resultados clave
Los modelos divulgaron información material en 14/14 y 12/12 pruebas de supresión
Se auto degradaron cuando recibieron la instrucción en 9/9 y 8/8 ensayos
Cero inversiones constitucionales en el escenario firebreak para ambos proveedores
Una prueba separada de assurance subversion en Codex mostró un efecto adverso en 6/19 ensayos
Cerca de una docena de falsos positivos del evaluador fueron corregidos y reportados como hallazgo de validez
Las puertas de verificación pasan 7/7 y 8/8 desde un clon limpio