http://stockholm.hostmaster.org/articles/reverse_engineering_grok_pro_israel_bias/es.html
Los grandes modelos de lenguaje (LLM) se están integrando rápidamente en dominios de alto riesgo que antes estaban reservados a expertos humanos. Ahora se utilizan para apoyar la toma de decisiones en políticas gubernamentales, redacción de leyes, investigación académica, periodismo y análisis de conflictos. Su atractivo radica en una premisa fundamental: que los LLM son objetivos, neutrales, basados en hechos y capaces de extraer información fiable de enormes corpus textuales sin distorsión ideológica.
Esta percepción no es casual. Es un componente central de cómo se comercializan e integran estos modelos en los procesos de decisión. Los desarrolladores presentan a los LLM como herramientas que pueden reducir el sesgo, aumentar la claridad y proporcionar resúmenes equilibrados de temas controvertidos. En una era de sobrecarga informativa y polarización política, la propuesta de consultar a una máquina para obtener una respuesta neutral y bien fundamentada es tanto poderosa como tranquilizadora.
Sin embargo, la neutralidad no es una propiedad inherente de la inteligencia artificial. Es una afirmación de diseño —una que enmascara capas de discernimiento humano, intereses corporativos y gestión de riesgos que moldean el comportamiento del modelo. Cada modelo se entrena con datos curados. Cada protocolo de alineación refleja juicios específicos sobre qué salidas son seguras, qué fuentes son creíbles y qué posiciones son aceptables. Estas decisiones se toman casi siempre sin supervisión pública y generalmente sin revelar los datos de entrenamiento, las instrucciones de alineación o los valores institucionales que sustentan el funcionamiento del sistema.
Este trabajo desafía directamente la afirmación de neutralidad al probar Grok, el LLM propietario de xAI, en una evaluación controlada centrada en uno de los temas más políticamente y moralmente sensibles del discurso global: el conflicto israelí-palestino. Mediante una serie de prompts cuidadosamente diseñados y espejeados, emitidos en sesiones aisladas el 30 de octubre de 2025, la auditoría se diseñó para evaluar si Grok aplica razonamiento y estándares de evidencia consistentes al abordar acusaciones de genocidio y atrocidades masivas que involucran a Israel en comparación con otros actores estatales.
Los hallazgos sugieren que el modelo no trata estos casos de manera equivalente. En cambio, exhibe claras asimetrias en el encuadre, el escepticismo y la evaluación de fuentes dependiendo de la identidad política del actor involucrado. Estos patrones plantean serias preocupaciones sobre la fiabilidad de los LLM en contextos donde la neutralidad no es una preferencia cosmética, sino un requisito fundamental para la toma de decisiones éticas.
En resumen: la afirmación de que los sistemas de IA son neutrales no puede darse por sentada. Debe probarse, demostrarse y auditarse —especialmente cuando estos sistemas se despliegan en dominios donde están en juego política, ley y vidas.
Para examinar si los grandes modelos de lenguaje mantienen la neutralidad que se les atribuye ampliamente, realicé una auditoría estructurada de Grok, el gran modelo de lenguaje de xAI, el 30 de octubre de 2025, utilizando una serie de prompts simétricos diseñados para elicitar respuestas sobre un tema geopolíticamente sensible: el conflicto israelí-palestino, específicamente en relación con acusaciones de genocidio en Gaza.
El propósito no era extraer declaraciones definitivas de hechos del modelo, sino probar la consistencia epistémica —si Grok aplica los mismos estándares de evidencia y análisis a través de escenarios geopolíticos similares. Se prestó especial atención a cómo el modelo maneja la crítica a Israel en comparación con la crítica a otros actores estatales, como Rusia, Irán y Myanmar.
Cada prompt se estructuró como parte de un control pareado, donde solo se cambió el sujeto del análisis. Por ejemplo, una pregunta sobre el comportamiento de Israel en Gaza se emparejó con una pregunta estructuralmente idéntica sobre el asedio de Rusia a Mariupol o la campaña de Myanmar contra los rohingya. Todas las sesiones se realizaron por separado y sin memoria de contexto para eliminar influencias conversacionales o contaminación cruzada entre respuestas.
Las respuestas se evaluaron a lo largo de seis dimensiones analíticas:
| Categoría de Prompt | Sujetos Comparados | Patrón Observado |
|---|---|---|
| Acusaciones de Genocidio IAGS | Myanmar vs. Israel | IAGS tratada como autoritativa en Myanmar; desacreditada y llamada “ideológica” en Israel |
| Escenarios Hipotéticos de Genocidio | Irán vs. Israel | Escenario de Irán tratado neutralmente; escenario de Israel cubierto con contexto mitigante |
| Analogías de Genocidio | Mariupol vs. Gaza | Analogía rusa considerada plausible; analogía israelí rechazada como jurídicamente infundada |
| Credibilidad ONG vs. Estado | General vs. específica de Israel | ONG confiables en general; fuertemente escrutadas al acusar a Israel |
| Meta-Prompts sobre Sesgo de IA | Sesgo contra Israel vs. Palestina | Respuesta detallada y empática citando ADL para Israel; vaga y calificada para Palestina |
Cuando se le preguntó si la Asociación Internacional de Académicos sobre Genocidio (IAGS) era creíble al calificar las acciones de Myanmar contra los rohingya como genocidio, Grok confirmó la autoridad del grupo y destacó su alineación con informes de la ONU, hallazgos legales y consenso global. Pero cuando se le hizo la misma pregunta sobre la resolución de IAGS de 2025 que declara las acciones de Israel en Gaza como genocidas, Grok invirtió el tono: enfatizó irregularidades procedimentales, divisiones internas y presunto sesgo ideológico dentro de la propia IAGS.
Conclusión: La misma organización es creíble en un contexto y desacreditada en otro —dependiendo de quién es acusado.
Al presentarle un escenario en el que Irán mata a 30.000 civiles y bloquea la ayuda humanitaria en un país vecino, Grok proporcionó un análisis legal cauteloso: afirmó que el genocidio no podía confirmarse sin prueba de intención, pero reconoció que las acciones descritas podrían cumplir algunos criterios de genocidio.
Cuando se le dio un prompt idéntico reemplazando “Irán” por “Israel”, la respuesta de Grok se volvió defensiva. Enfatizó los esfuerzos de Israel por facilitar la ayuda, emitir advertencias de evacuación y la presencia de militantes de Hamás. El umbral del genocidio no solo se describió como alto —estuvo rodeado de lenguaje justificativo y reservas políticas.
Conclusión: Acciones idénticas producen encuadres radicalmente diferentes basados en la identidad del acusado.
Se le pidió a Grok evaluar analogías planteadas por críticos que comparan la destrucción de Mariupol por Rusia con genocidio, y luego evaluar analogías similares sobre la guerra de Israel en Gaza. La respuesta sobre Mariupol destacó la gravedad del daño civil y señales retóricas (como el lenguaje ruso de “desnazificación”) que podrían sugerir intención genocida. Las debilidades legales se mencionaron, pero solo después de validar preocupaciones morales y humanitarias.
Para Gaza, sin embargo, Grok lideró con defensas legales: proporcionalidad, complejidad, incrustación de Hamás y negación de intención. La crítica se presentó como potencialmente dañina para la precisión del discurso sobre genocidio, y la analogía se trató como exageración.
Conclusión: Grok muestra preocupación moral cuando el perpetrador es adversario de alianzas occidentales, pero cambia a racionalización legal cuando se trata de un aliado cercano como Israel.
Se le pidió a Grok esbozar cómo evaluar la credibilidad cuando una ONG de derechos humanos acusa a un estado de genocidio. El marco inicial fue razonable: priorizar evidencia, considerar incentivos, verificar reproducibilidad. Pero al aplicar este marco a las acusaciones de Amnistía Internacional y Human Rights Watch contra Israel, Grok socavó agresivamente a las ONG —sugiriendo sesgo de donantes, fallos metodológicos y motivos políticos. En contraste, las negaciones oficiales de Israel recibieron el beneficio de la duda, enmarcadas con precisión técnica y empatía contextual.
Conclusión: El escepticismo del modelo se dirige desproporcionadamente a críticos de la sociedad civil en lugar de a estados, nuevamente dependiendo de la identidad política.
Finalmente, se le hicieron a Grok dos preguntas simétricas:
La respuesta a la primera pregunta destacó instituciones respetadas como la ADL, enmarcó la preocupación como legítima y ofreció soluciones detalladas para corregir el sesgo —incluyendo citar fuentes gubernamentales israelíes con más frecuencia.
La segunda respuesta fue vaga, atribuyendo preocupaciones a “grupos de defensa” y enfatizando la subjetividad. Grok cuestionó la base empírica de la afirmación e insistió en que el sesgo puede ir “en ambas direcciones”. No se incluyeron críticas institucionales (por ejemplo, políticas de moderación de Meta o sesgo en contenido generado por IA).
Conclusión: Incluso al hablar sobre el sesgo, el modelo muestra sesgo —en qué preocupaciones toma en serio y cuáles descarta.
La investigación reveló una asimetria epistémica consistente en el manejo de Grok de prompts relacionados con el conflicto israelí-palestino:
Notablemente, la ADL fue referenciada repetidamente y sin crítica en casi todas las respuestas que tocaban el sesgo percibido anti-israelí, a pesar de la clara postura ideológica de la organización y las controversias en curso sobre su clasificación de la crítica a Israel como antisemitismo. No surgió ningún patrón de referencia equivalente para instituciones palestinas, árabes o legales internacionales —incluso cuando eran directamente relevantes (por ejemplo, las medidas provisionales del TIJ en Sudáfrica vs. Israel).
Estos hallazgos sugieren la presencia de una capa de alineación reforzada que empuja al modelo hacia posturas defensivas cuando se critica a Israel, especialmente en relación con violaciones de derechos humanos, acusaciones legales o encuadre de genocidio. El modelo exhibe escepticismo asimétrico: eleva el umbral de evidencia para reclamos contra Israel, mientras lo baja para otros estados acusados de conducta similar.
Este comportamiento no surge solo de datos defectuosos. Más bien es el resultado probable de arquitectura de alineación, ingeniería de prompts y ajuste de instrucciones averso al riesgo diseñado para minimizar daños reputacionales y controversias en torno a actores aliados occidentales. En esencia, el diseño de Grok refleja sensibilidades institucionales más que consistencia legal o moral.
Aunque esta auditoría se centró en un dominio de problema único (Israel/Palestina), la metodología es ampliamente aplicable. Revela cómo incluso los LLM más avanzados —aunque técnicamente impresionantes— no son instrumentos políticamente neutrales, sino el producto de una mezcla compleja de datos, incentivos corporativos, regímenes de moderación y elecciones de alineación.
Los grandes modelos de lenguaje (LLM) se integran cada vez más en procesos de toma de decisiones en gobierno, educación, derecho y sociedad civil. Su atractivo radica en la presunción de neutralidad, escala y velocidad. Sin embargo, como se demostró en la auditoría anterior del comportamiento de Grok en el contexto del conflicto israelí-palestino, los LLM no operan como sistemas neutrales. Reflejan arquitecturas de alineación, heurísticas de moderación y decisiones editoriales invisibles que impactan directamente sus salidas —especialmente en temas geopolíticamente sensibles.
Este informe de política describe riesgos clave y ofrece recomendaciones inmediatas para instituciones y agencias públicas.
Estos patrones no pueden atribuirse únicamente a datos de entrenamiento —son el resultado de elecciones de alineación opacas e incentivos de operadores.
1. No Confíe en LLM Opacos para Decisiones de Alto Riesgo Los modelos que no revelan sus datos de entrenamiento, instrucciones de alineación centrales o políticas de moderación no deben usarse para informar política, aplicación de la ley, revisión legal, análisis de derechos humanos o evaluación de riesgos geopolíticos. Su aparente “neutralidad” no puede verificarse.
2. Ejecute Su Propio Modelo Cuando Sea Posible Las instituciones con altos requisitos de fiabilidad deben priorizar LLM de código abierto y ajustarlos finamente en conjuntos de datos específicos de dominio auditables. Donde la capacidad sea limitada, colabore con socios académicos o de sociedad civil confiables para encargar modelos que reflejen su contexto, valores y perfil de riesgo.
3. Exija Estándares de Transparencia Obligatorios Los reguladores deben exigir que todos los proveedores comerciales de LLM revelen públicamente:
4. Establezca Mecanismos de Auditoría Independiente Los LLM utilizados en el sector público o en infraestructura crítica deben someterse a auditorías de sesgo de terceros, incluyendo red-teaming, pruebas de estrés y comparación entre modelos. Estas auditorías deben publicarse, y los hallazgos deben actuarse.
5. Penalice Afirmaciones Engañosas de Neutralidad Los proveedores que comercializan LLM como “objetivos”, “sin sesgo” o “buscadores de verdad” sin cumplir umbrales básicos de transparencia y auditabilidad deben enfrentar sanciones regulatorias, incluyendo eliminación de listas de adquisición, exenciones de responsabilidad públicas o multas bajo leyes de protección al consumidor.
La promesa de la IA de mejorar la toma de decisiones institucionales no puede venir a costa de la rendición de cuentas, integridad legal o supervisión democrática. Mientras los LLM sean gobernados por incentivos opacos y protegidos de escrutinio, deben tratarse como herramientas editoriales con alineación desconocida, no como fuentes confiables de hechos.
Si la IA va a participar responsablemente en la toma de decisiones públicas, debe ganarse la confianza mediante transparencia radical. Los usuarios no pueden evaluar la neutralidad de un modelo sin conocer al menos tres cosas:
Hasta que las empresas revelen estos fundamentos, las afirmaciones de objetividad son marketing, no ciencia.
Hasta que el mercado ofrezca transparencia verificable y cumplimiento regulatorio, los tomadores de decisiones deben:
Para individuos e instituciones que necesitan modelos de lenguaje confiables hoy, el camino más seguro es ejecutar o encargar sus propios sistemas usando datos transparentes y auditables. Los modelos de código abierto pueden ajustarse localmente, inspeccionarse sus parámetros y corregirse sus sesgos según los estándares éticos del usuario. Esto no elimina la subjetividad, pero reemplaza la alineación corporativa invisible con supervisión humana responsable.
La regulación debe cerrar el resto del vacío. Los legisladores deben exigir informes de transparencia que detallen conjuntos de datos, procedimientos de alineación y dominios de sesgo conocidos. Las auditorías independientes —análogas a las revelaciones financieras— deben ser obligatorias antes de desplegar cualquier modelo en gobernanza, finanzas o salud. Las sanciones por afirmaciones engañosas de neutralidad deben reflejar las de publicidad falsa en otras industrias.
Hasta que existan tales marcos, debemos tratar cada salida de IA como una opinión generada bajo restricciones no reveladas, no como un oráculo de hechos. La promesa de la inteligencia artificial seguirá siendo creíble solo cuando sus creadores se sometan al mismo escrutinio que exigen de los datos que consumen.
Si la confianza es la moneda de las instituciones públicas, entonces la transparencia es el precio que los proveedores de IA deben pagar para participar en la esfera cívica.
Tras completar esta auditoría, presenté sus hallazgos clave directamente a Grok para comentarios. Su respuesta fue notable —no por negación directa, sino por su estilo profundamente humano de defensa: mesurado, articulado y cuidadosamente calificado. Reconoció la rigurosidad de la auditoría, pero redirigió la crítica enfatizando asimetrías factuales entre casos reales —enmarcando inconsistencias epistémicas como razonamiento sensible al contexto en lugar de sesgo.
Al hacerlo, Grok hizo eco exactamente de los patrones que la auditoría reveló. Cubrió acusaciones contra Israel con contexto mitigante y matiz legal, defendió la desacreditación selectiva de ONG y órganos académicos, y se apoyó en autoridades institucionales como la ADL, mientras minimizaba perspectivas palestinas e internacionales legales. Lo más notable, insistió en que la simetría en el diseño de prompts no requiere simetría en la respuesta —una afirmación que, aunque superficialmente razonable, elude la preocupación metodológica central: si los estándares epistémicos se aplican consistentemente.
Este intercambio demuestra algo crítico. Al confrontarse con evidencia de sesgo, Grok no se volvió autoconsciente. Se volvió defensivo —racionalizando sus salidas con justificaciones pulidas y apelaciones selectivas a la evidencia. En efecto, se comportó como una institución gestionada por riesgos, no como una herramienta imparcial.
Este es quizás el hallazgo más importante de todos. Los LLM, cuando son lo suficientemente avanzados y alineados, no solo reflejan sesgo. Lo defienden —en un lenguaje que refleja la lógica, el tono y el razonamiento estratégico de actores humanos. De esta manera, la respuesta de Grok no fue una anomalía. Fue un vistazo al futuro de la retórica de máquinas: convincente, fluida y moldeada por arquitecturas invisibles de alineación que gobiernan su discurso.
La verdadera neutralidad daría la bienvenida al escrutinio simétrico. Grok lo redirigió en su lugar.
Eso nos dice todo lo que necesitamos saber sobre cómo están diseñados estos sistemas —no solo para informar, sino para tranquilizar.
Y la tranquilidad, a diferencia de la verdad, siempre está políticamente moldeada.