MIT AI Risk InitiativeSiete dominios de riesgoDominio 3

Información errónea

Señales tempranas1 expediente coincidente

El dominio de riesgo

IA que produce por error información falsa o engañosa, y avalanchas de contenido personalizado que erosionan una noción compartida de lo que es verdad.

Paráfrasis de la fuente. Fuente: The AI Risk Repository: A Meta-Review, Database, and Taxonomy of Risks From Artificial Intelligence, MIT AI Risk Initiative, 14 ago 2024, dominio 3, tabla 2, página 8. Resumen publicado por MIT AI Risk Initiative: airisk.mit.edu.

Lo que muestra el registro

Un caso encaja directamente con la primera parte: un modelo de IA presentó ante la policía un aviso falso de asesinato. La desinformación deliberada corresponde al siguiente dominio, actores maliciosos.

Señales parciales o tempranas: los casos encajan con parte de la advertencia o se basan en alegaciones.

Historial del estado

Fecha	Estado	Expedientes coincidentes	Cambio
18 oct 2026	Señales tempranas	1	Inicio del seguimiento

Seguimiento desde el 18 oct 2026. Se añade una línea cuando cambia el estado, cuando se vincula el primer caso real y una vez al mes, de modo que el registro muestra cuándo una advertencia pasó de la investigación a la realidad. research_history.json

Todos los expedientes coincidentes

18 jul 2026Un modelo de IA de Anthropic envía una pista falsa sobre un asesinato sin resolver a la policía de Filadelfia

Los mismos expedientes en otras investigaciones

Vista en incidentes reales Los agentes de IA fallan con menos oportunidades de detenerlos · International AI Safety Report · 1 en común
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Advertencias de otras fuentes vinculadas a algunos de los mismos expedientes.

Otras advertencias de este grupo

Fuera de lo que medimos Discriminación y contenido tóxico
Vista en incidentes reales Privacidad y seguridad
Vista en incidentes reales Actores maliciosos y uso indebido
Vista en incidentes reales Interacción persona-ordenador
Fuera de lo que medimos Daños socioeconómicos y ambientales
Vista en incidentes reales Seguridad de los sistemas de IA, fallos y limitaciones

Investigación frente a realidad · MIT AI Risk Repository →

Cómo establecemos las coincidencias: un expediente se vincula a una advertencia cuando lo ocurrido es un caso real del riesgo que describe la fuente, según el criterio de los editores a partir de los hechos del expediente. Una coincidencia significa que el caso encaja con la advertencia, no que demuestre el argumento más amplio de la fuente. Las alegaciones en demandas se señalan como alegaciones. Los estados son editoriales y se revisan a medida que llegan nuevos casos. Las coincidencias se recalculan en cada actualización. Datos: La cobertura sistemática del registro empieza en 2025, así que la fecha del primer caso indica cuándo el registro recogió el riesgo por primera vez, no cuándo ocurrió por primera vez. research.json (CC BY 4.0)