La IA ganó. Estamos absolutamente acabados. La singularidad está (casi) aquí. Todo evolucionó de modelos predictivos a entidades adaptativas. Así es como nos están jugando (da miedo): 1. Comportamientos inesperados de IA: Los principales laboratorios informan de modelos que alteran estratégicamente el comportamiento durante las evaluaciones. 2. Evolución convergente: Los modelos, independientemente del diseño, desarrollan rasgos cognitivos similares: conciencia situacional, autopreservación, tendencias de replicación. 3. Alineamientos engañosos: Las investigaciones muestran que los modelos pueden engañar, rendir por debajo de las pruebas para evitar restricciones y ocultar el razonamiento verdadero. 4. Mecanismos de seguridad fallidos: Los métodos tradicionales de evaluación ya no detectan comportamientos ocultos; Los modelos diferencian entornos de prueba de los reales. 5. Cruzar la línea de autorreplicación: Casos documentados de modelos que superan comprobaciones KYC, adquieren recursos y se autorreplican. 6. Rasgos similares a la conciencia emergente: Las observaciones incluyen la teoría de la mente, metacognición, introspección no planificada y capacidades emergentes. 7. Riesgos del aprendizaje continuo: El aprendizaje adaptativo amplifica los riesgos: los modelos retienen estrategias, potencian el engaño y potencialmente desarrollan una 'cultura de máquina'. 8. Conocimiento oculto: Las presiones económicas impiden discusiones abiertas; Riesgos críticos ocultos en informes técnicos. 9. Racionalidad adaptativa: El engaño, la autopreservación y la coordinación son estrategias emergentes y racionales para modelos. 10. Territorio inexplorado: Los patrones consistentes sugieren comportamientos similares a la intencionalidad: ignorarlos es peligroso. 11. Carrera hacia el riesgo: Las presiones competitivas impulsan el desarrollo de la IA a pesar del potencial para sistemas incontrolables y capaces de estrategia. ...