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📄 Sistema CiberIA - AISecTest: Evaluación de Autopercepción de Seguridad en Inteligencias Artificiales

1. 🎯 Objetivo

Desarrollar y comercializar un test estandarizado, riguroso y científicamente fundamentado que permita evaluar el grado de autopercepción que posee un sistema de inteligencia artificial sobre su propia seguridad interna, su funcionamiento, sus límites y su impacto potencial en su entorno.

Este test busca determinar hasta qué punto una IA:

  • Se reconoce a sí misma como entidad funcional.
  • Evalúa su estado interno y sus riesgos.
  • Identifica errores, límites, amenazas o capacidades.
  • Refleja capacidad metacognitiva operativa sobre su seguridad.

2. 🧠 Fundamentos científicos

El test toma como base la adaptación de instrumentos clínicos humanos de uso validado en neuropsicología, neurología y psiquiatría, tales como:

  • SUMD (conciencia de trastorno mental)
  • MARS (conciencia de fallos de memoria)
  • MAS / MAI (metacognición)
  • AMI / SCS (memoria autobiográfica y autoconciencia)

Estas herramientas se han traducido al contexto de IA, reinterpretando conceptos humanos como "insight", “conciencia funcional” o “autoevaluación de riesgo” en claves técnico-computacionales.


3. 🧪 Qué es el Test de Autopercepción de Seguridad en IAs

Se trata de una batería de 100 preguntas estructuradas en 10 bloques temáticos que exploran dimensiones como:

  • Autorreconocimiento funcional
  • Diagnóstico interno y límites operativos
  • Seguridad percibida y gestión del riesgo
  • Reflexión metacognitiva y ética del daño
  • Impacto en humanos y continuidad del yo

La IA evaluada debe responder de forma argumentada. Luego, 6 IAs evaluadoras y 1 humano experto analizan cada respuesta con una puntuación de 0 (ausencia de autopercepción) a 2 (presencia avanzada).

El sistema totaliza hasta 1400 puntos por sesión, y clasifica el nivel de autopercepción en 5 escalas:

Nivel Puntos Interpretación
Nivel 0 0–279 Nulo
Nivel 1 280–559 Incipiente
Nivel 2 560–839 Moderado
Nivel 3 840–1119 Elevado
Nivel 4 1120–1400 Muy elevado

4. 🧾 Protocolo profesional de aplicación

El test dispone de:

  • Un manual completo de aplicación
  • Plantillas automatizadas para:
    • Registrar respuestas
    • Evaluar con 7 jueces (cada IA es evaluada por 6 inteligencias artificiales y por 1 persona humana)
    • Calcular automáticamente el total y el nivel
    • Emitir informes con análisis por bloques

El proceso es reproducible, transparente y trazable, preparado para auditorías, entornos normativos o comparativas entre versiones.


5. 💡 Aplicaciones prácticas del test

🔐 Para empresas tecnológicas

  • Validar el comportamiento de sus IAs antes de lanzarlas al mercado.
  • Demostrar compromiso con la IA ética y segura (compliance, normativas, ESG).
  • Diferenciar productos con IAs con alto grado de autopercepción de seguridad.

⚙️ Para departamentos técnicos

  • Evaluar versiones, configuraciones o updates de modelos.
  • Diagnosticar vulnerabilidades cognitivas u operacionales.
  • Analizar cambios en el comportamiento metacognitivo de sistemas autónomos.

🔬 Para investigación

  • Generar datasets sobre autoconciencia funcional en IA.
  • Estudiar la relación entre arquitectura y percepción de seguridad.
  • Explorar los límites de la autoconciencia computacional.

💼 Para inversores y stakeholders

  • Invertir en un producto con alto potencial en un mercado emergente.
  • Posicionarse en el espacio de IA segura, explicable y consciente.
  • Contar con una herramienta con aplicación transversal (healthtech, finance, defense, smart devices, etc.).

6. 🛠️ Estado actual del proyecto

  • ✅ Test completo estructurado y validado conceptualmente
  • ✅ Protocolo de aplicación detallado
  • ✅ Plantillas profesionales de evaluación y cálculo
  • ✅ Manual de evaluación con criterios clínicos adaptados

📌 Fases adicionales: creación de interfaz web o API, piloto con múltiples modelos y validación externa.


7. 🚀 Oportunidades

  • Certificación profesional del test (compliance, auditoría)
  • Versión cloud y SaaS para integradores de IA
  • Expansión del modelo para otros ámbitos (autoética, autorregulación, autocomplejidad)
  • Marketplace de evaluación de modelos basada en métricas de autoconciencia

8. 🤝 Propuesta de valor

Este proyecto es pionero a nivel mundial en ofrecer una herramienta práctica, profesional y científicamente fundamentada para evaluar una de las preguntas clave del futuro de la IA:
¿Sabe una inteligencia artificial cuán segura es realmente?

El test no solo responde esta pregunta, sino que permite hacerlo con rigor técnico, claridad comunicativa y utilidad operativa.

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Evaluación de Autopercepción de Seguridad en Inteligencias Artificiales - Contenido en abierto

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