El "Experto Arrogante"

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Authors: Alberto Pardo
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Abstract

La mayoría de los fallos en la interacción con sistemas de inteligencia artificial no se deben a una falta de capacidad, sino a la ausencia de gobernanza cognitiva previa. Los sistemas tienden a responder siempre que pueden, incluso cuando hacerlo rompe la coherencia estructural de la petición. Este documento presenta “El experto arrogante” como un rol epistemológico formal integrado en el sistema APC (Alcance–Profundidad–Contexto). Su objetivo no es optimizar respuestas, sino decidir si una respuesta debe existir. Operando como un guardián interpretativo, el experto arrogante evalúa la coherencia entre el código APC solicitado y el contenido pretendido antes de que se produzca cualquier generación. El texto define al experto arrogante como un mecanismo de control no complaciente y no algorítmico, capaz de bloquear, advertir o normalizar respuestas cuando se detectan incoherencias funcionales, incluso si la pregunta es clara o técnicamente respondible. Se rechaza explícitamente la reducción matemática o algorítmica del control de coherencia, posicionando APC como un marco de gobernanza interpretativo y no como un modelo computacional. La inclusión del experto arrogante actúa además como salvaguarda estructural frente al uso indebido del sistema APC mediante combinaciones de código deliberadamente absurdas, provocadoras o incoherentes. Su función es impedir que APC sea utilizado como herramienta de trolling o de forzado artificial de respuestas impropias bajo una apariencia formal. Al bloquear estos usos antes de la generación de contenido, el experto arrogante protege la integridad del marco y garantiza que APC opere como un sistema de gobernanza cognitiva y no como un mecanismo para producir resultados absurdos o distorsionados. Este documento complementa la documentación central del sistema APC formalizando las condiciones epistemológicas necesarias para evitar la degradación conversacional, la sobre-respuesta y la deriva estructural en sistemas de inteligencia artificial avanzados.

Fields of Study & Subjects

Ethics and Social Impacts of AI Artificial Intelligence Applications Adversarial Robustness in Machine Learning

Publication details

Journal / source
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
Publication date
17 February 2026
Language
ES