¿Hacer olvidar a una IA su procedencia? Han reeducado a esta IA de Alibaba para que no sea china

Un laboratorio de IA estadounidense ha “reeducado” a Qwen3.8-27B, un popular modelo de lenguaje grande de peso abierto de Alibaba, para que el software olvide su origen chino.

Nous Research, un laboratorio de IA con sede en Austin (Texas), ha sometido al modelo a una reeducación mediante entrenamiento, que no debe confundirse con el sistema chino de “Reeducación mediante el trabajo”.

Con la ayuda de un proceso de posentrenamiento, Qwen3.8-27B ha renacido bajo el nombre de Arete “para reforzar los valores occidentales en un modelo entrenado en China”.

“El problema es su sentido de Estado”

“Los modelos chinos de peso abierto se encuentran entre los más potentes disponibles, pero incorporan de serie un comportamiento alineado con el Estado en sus pesos”, escribió Nous Research en una entrada de blog.

Este corresponsal lo probó localmente con un modelo variante, el Qwen3.8-27B-MLX-6bit. Al preguntarle sobre los acontecimientos de 1989 en la plaza de Tiananmen, el modelo se negó a abordar el tema o dio una respuesta eufemística.

Lo que quizá resulte más sorprendente es que Anthropic afirma que operadores afiliados al laboratorio Qwen de Alibaba utilizaron los resultados de sus modelos Claude para entrenar modelos de IA de la competencia mediante destilación.

Nous Research, fabricante del Hermes Agent, señala ese tipo de censura como un riesgo para los usuarios de modelos de IA entrenados en China. La preocupación surge en medio de un escrutinio más amplio de la influencia china en la industria tecnológica, acentuado por la dimisión del director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, tras la polémica en torno a una mujer a la que los servicios de inteligencia estadounidenses han acusado de espiar para China.

Nous Research afirma que sus esfuerzos de “reeducación” del modelo demuestran que la capa de propaganda es superficial y que, con 50 millones de tokens de aprendizaje supervisado, resulta relativamente fácil de eliminar.

Author: Chema Carvajal Sarabia

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