Los modelos de lenguaje han demostrado una notable capacidad para almacenar y recuperar conocimiento factual, pero investigaciones recientes revelan una vulnerabilidad preocupante: pueden ser persuadidos para abandonar ese conocimiento de forma abrupta. Un estudio detallado ha identificado un mecanismo causal compacto detrás de este fenómeno. Un pequeño conjunto de cabezas de atención en capas intermedias determina prácticamente la respuesta final del modelo. Estas cabezas escriben las opciones de respuesta en un poliedro de baja dimensión, donde cada opción ocupa un vértice distinto. La persuasión no actúa difuminando la creencia ni reduciendo la confianza; provoca un salto discreto desde el vértice correcto hacia el vértice de la opción persuadida. Es decir, el modelo no duda, sino que cambia de respuesta de manera categórica.
Este hallazgo tiene profundas implicaciones para la seguridad de los sistemas de inteligencia artificial. Las cabezas de decisión no están razonando sobre la evidencia, sino que copian la opción a la que su atención se dirige. La persuasión funciona redirigiendo esa atención. Los investigadores aislaron una característica de enrutamiento de evidencia de rango uno que controla la ruta. Modificando directamente esta característica se puede dirigir la elección del modelo, y eliminarla bloquea la persuasión. Además, rastrearon el origen de esta característica hasta un grupo de cabezas de atención más superficiales que la construyen a partir de palabras clave persuasivas en la entrada. Cada paso fue validado mediante intervenciones, lo que demuestra que la persuasión opera a través de un circuito estrecho y monitoreable.
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