OpenAI publica una evaluación práctica sobre la monitorabilidad de los razonamientos internos de los modelos, es decir, qué tanto podemos entender y vigilar lo que un modelo piensa antes de dar una respuesta. ¿Por qué importa esto hoy? Porque si la IA toma decisiones complejas que no podemos supervisar directamente, vigilar su proceso de pensamiento puede ser una herramienta de control muy poderosa.
Qué significa monitorabilidad del chain-of-thought
La monitorabilidad es la capacidad de un sistema de vigilancia para predecir propiedades relevantes del comportamiento de un agente a partir de las señales observables. Esos signos pueden ser acciones, salidas finales, activaciones internas o, en modelos recientes, la chain-of-thought (CoT): el relato paso a paso que el modelo genera antes de dar una respuesta.
¿Significa esto que vemos todo lo que el modelo piensa? No exactamente. Significa que, en muchos casos, la CoT contiene pistas útiles sobre intenciones, errores, sesgos o incluso intentos de manipular el entorno de recompensa. Y si esas pistas se mantienen fiables mientras el modelo escala, la CoT puede ser una capa de control valiosa.
