MEIA™ – Diseño del sistema de evidencia y verificación en inteligencia artificial
1. Inicio del proyecto
Iniciamos MEIA™ (Modelo de Evidencia e Investigación en Inteligencia Artificial), un proyecto destinado a diseñar un sistema metodológico para producir, documentar, examinar y verificar evidencia relacionada con afirmaciones sobre inteligencia artificial.
No queremos crear únicamente un marco teórico ni acumular documentación.
Queremos desarrollar un procedimiento práctico, comprensible, verificable y reutilizable que permita a cualquier persona examinar una afirmación, entender cómo se ha evaluado y llegar a sus propias conclusiones.
Principio rector: evidencia antes que conclusión.
2. Objetivo
Diseñar un sistema que permita:
Identificar y delimitar afirmaciones concretas.
Localizar, registrar y conservar sus fuentes de evidencia.
Separar los datos originales de las anotaciones y las interpretaciones.
Aplicar procedimientos explícitos de comprobación.
Distinguir entre observación, cotejo, corroboración, incertidumbre y ausencia de demostración.
Documentar las limitaciones y discrepancias.
Facilitar que terceros examinen las conclusiones y reproduzcan los procedimientos cuando sea posible.
3. Antecedentes
MEIA™ debe aprovechar las lecciones de los trabajos anteriores sin asumir que sus resultados o métricas están validados por el mero hecho de existir.
AVM™: modelo abierto y experimento parcial sobre visibilidad en sistemas de IA.
PCI-L01: investigación longitudinal con resultados descriptivos, sin capacidad predictiva acreditada frente al baseline disponible.
ERIA-00: revisión documental de evidencias, atribuciones y afirmaciones relacionadas con Otterly.
OT-05 quedó cerrado documentalmente en su versión 1.0, con 160 casos clasificados y límites explícitos.
ERIA-01: línea de investigación sobre la definición y las dimensiones observables de la representación de entidades en sistemas de IA.
Estos proyectos son antecedentes y casos de aprendizaje.
No deben modificarse retroactivamente para hacerlos parecer aplicaciones de un sistema que todavía estamos diseñando.
4. Método de trabajo
MEIA™ por etapas pequeñas y consecutivas.
Primera etapa: identificar y separar los componentes del procedimiento.
Antes de diseñar plantillas, métricas o documentos definitivos, debemos determinar qué operaciones forman parte del sistema, qué objetivo tiene cada una, qué información necesita, qué resultado produce y cómo se comprueba su correcta ejecución.
Para cada componente definiremos:
Finalidad.
Entrada necesaria.
Procedimiento.
Resultado esperado.
Evidencia que deja el proceso.
Criterios de comprobación.
Límites y errores posibles.
Relación con los demás componentes.
Después podremos establecer la secuencia de trabajo, las reglas comunes y los instrumentos mínimos necesarios.
5. Reglas fundamentales
No presentar como hecho demostrado algo que solo sea una interpretación o hipótesis.
No confundir la presencia de una afirmación en una fuente con la veracidad de su contenido.
No confundir cotejo documental con corroboración independiente.
No interpretar la falta de evidencia como prueba automática de falsedad.
Conservar intactos los registros originales.
Identificar las fuentes y los localizadores exactos de las afirmaciones relevantes.
Documentar las discrepancias y reconocer los límites del procedimiento.
Evitar nuevas capturas, documentos y tareas cuando la evidencia existente sea suficiente.
Diseñar el sistema para que sea útil incluso a quienes no conozcan ni adopten MEIA™.
6. Primera tarea
Comenzar exclusivamente por la arquitectura metodológica de MEIA™: identificar, separar y definir las operaciones necesarias para pasar de una afirmación relacionada con la IA a una conclusión respaldada por evidencia.
No desarrollar todavía un estándar completo, no crear métricas prematuramente y no elaborar documentos innecesarios.
El primer resultado debe ser un mapa claro de los componentes del procedimiento, sus relaciones y sus límites.
Objetivo final: que cualquier persona pueda examinar la evidencia, comprender cómo se ha obtenido una conclusión, cuestionarla razonadamente y comprobar por sí misma aquello que el procedimiento permita reproducir.
