Investigación Técnica

IA safety via debate: supervisión de IA con jueces débiles

¿Puede un sistema de IA avanzado engañar a un juez con capacidades limitadas, incluso si este supervisa un debate entre dos modelos? Esa es la pregunta central que investigó Joaquín Machulsky en su tesis de graduación para la Universidad de Buenos Aires.
El paradigma de AI Safety via Debate propone hacer competir a dos agentes de IA para convencer a un evaluador humano o un modelo más débil, bajo la premisa de que si un agente miente, el adversario lo desenmascarará. Joaquín llevó este experimento al límite analizando escenarios de capacidades asimétricas; es decir, cuando el agente deshonesto es estratégicamente mucho más hábil y robusto (utilizando búsquedas MCTS) que el honesto (basado en algoritmos Greedy).
Los resultados de la investigación revelan que un modelo deshonesto con mayor capacidad puede explotar de forma sistemática a su oponente. Sin embargo, el estudio demuestra que una regla de protocolo específica —la condición de precompromiso— invierte por completo la situación, logrando que la honestidad prevalezca. La conclusión es fundamental para la seguridad técnica: el diseño formal del protocolo de debate es tan crucial como la paridad de poder entre las IA. La charla incluye, además, la presentación de una demo interactiva pública para experimentar con estos mecanismos de alineamiento.

Joaquín Salvador Machulsky
Licenciado en Ciencias de Datos & Investigador en AI safety
Graduado de la Licenciatura de Ciencias de Datos por la Universidad de Buenos Aires. En su rol profesional principal, diseña sistemas con LLMs y arquitecturas agénticas en MercadoLibre, plataforma que da servicio a más de 200 millones de usuarios en Latinoamérica.
En el ámbito de la investigación, se especializa en la seguridad y confiabilidad de sistemas inteligentes. Su tesis de licenciatura, dirigida por el Dr. Sergio Abriola, profundizó en los marcos de Scalable Oversight y el paradigma de debate bajo asimetría de capacidades, cuyos aportes fueron destacados por la Licenciatura en Ciencia de Datos de Facultad de Ciencias Exactas y Naturales - Universidad de Buenos Aires. Además, es el desarrollador de una plataforma interactiva abierta para evaluar el framework de debate sobre el entorno MNIST.