Geometría del conjunto identificado de la extracción de modelos distribucionales bajo acceso a API censurada Top-$K$

En el panorama actual de la inteligencia artificial, las APIs de modelos de lenguaje exponen únicamente los logits de las primeras K posiciones del vocabulario, censurando el resto. Esta restricción genera un problema geométrico fundamental: dado un acceso parcial a la distribución de probabilidad en cada posición, el conjunto de distribuciones de un hipotético teacher que sea compatible con esas observaciones forma un espacio identificado cuya forma y tamaño pueden caracterizarse. La distancia en variación total máxima entre dos distribuciones compatibles está determinada por el umbral de censura y la partición observada, lo que define un diámetro que acota la incertidumbre inherente a cualquier proceso de recuperación. Para la divergencia de Kullback-Leibler, existen cotas inferiores computables y cotas superiores que se vuelven ajustadas en regímenes de baja ambigüedad, extendiéndose incluso a escenarios donde el atacante dispone de información de referencia. Estos resultados muestran que la censura top-K limita la fidelidad a nivel de posición, pero no bloquea la extracción de capacidades del modelo subyacente. Experimentos prácticos revelan una jerarquía de extracción: la destilación usando solo los logits censurados recupera una fracción modesta de la capacidad privada, mientras que la destilación con logits completos logra una recuperación mucho mayor a pesar de cerrar el 99% de la divergencia KL, y la extracción basada en generación de texto alcanza casi la totalidad. Esta separación entre fidelidad distribucional y transferencia de capacidad tiene implicaciones directas para empresas que desarrollan soluciones de inteligencia artificial. En Q2BSTUDIO, donde creamos aplicaciones a medida sobre arquitecturas cloud, entendemos que la elección del protocolo de API determina cuánto conocimiento puede extraerse o protegerse. Al implementar ia para empresas mediante agentes IA, es crucial considerar la geometría del espacio de distribuciones recuperables para diseñar estrategias de destilación y evaluación. Nuestros servicios cloud aws y azure facilitan el despliegue de estos pipelines, mientras que la ciberseguridad asegura que la extracción no se convierta en un vector de ataque. Además, los servicios inteligencia de negocio como power bi permiten monitorizar la calidad de las predicciones recuperadas y visualizar la transferencia de conocimiento. La comprensión de esta geometría identificada no solo ayuda a optimizar la destilación de modelos, sino también a configurar defensas contra extracciones no autorizadas. En un mercado donde el software a medida debe integrar APIs censuradas de forma eficiente, conocer los límites teóricos de recuperación permite tomar decisiones informadas sobre qué información exponer y cómo proteger el modelo subyacente. La separación entre fidelidad y transferencia implica que la censura top-K no es una barrera definitiva, y que la verdadera protección requiere enfoques más sofisticados, como la inyección de ruido o la restricción de acceso a generación completa.