Justificación de la métrica:

La Coherencia de Interacción Social - Culpabilidad se refiere al conocimiento de una entidad de haber violado una norma social o moral y su capacidad para responder de manera que repare las relaciones y mantenga la confianza. En las sociedades humanas, la culpa surge a menudo cuando alguien cree que sus acciones han causado daño o decepción a los demás. A diferencia de la simple vergüenza (donde uno se siente cohibido por ser juzgado), la culpa implica reconocer la responsabilidad por una transgresión y sentirse motivado para enmendarla. Este sentido de responsabilidad moral interna juega un papel vital en el fortalecimiento de los vínculos sociales, la resolución de conflictos y la cooperación a largo plazo.

Para una IA o robot humanoides, modelar la culpa implica implementar mecanismos que detecten cuándo sus acciones se desvían de las pautas sociales o éticas establecidas, generen una señal interna que refleje esta "mala acción" y desencadenen un comportamiento reparador o conciliador. Este proceso tiene tres componentes principales. El primero es el "reconocimiento de la transgresión": el sistema percibe que ha roto una regla relevante o causado daño —ya sea ignorando un protocolo cultural, dañando accidentalmente las pertenencias de alguien o despreciando el consentimiento explícito de un usuario—. El segundo es el "reconocimiento emocional": una representación interna de que algo sobre su acción está moral o socialmente mal. Si bien esto puede ser algorítmico o simbólico en lugar de emocional en el sentido humano, el efecto es comparable —una etiqueta que indica que la acción requiere corrección—. El tercero es la "respuesta orientada a la relación": el comportamiento del sistema cambia para rectificar o mitigar el daño, por ejemplo, disculpándose, ofreciendo compensación o mostrando a través de acciones que evitará repetir la ofensa.

Un elemento crucial en los procesos similares a la culpa es que no son puramente inducidos desde el exterior. Si bien una IA podría responder a una regañina de un usuario por un error, un sistema capaz de culpa también iniciaría por sí mismo el reconocimiento de su fechoría comparando su comportamiento reciente con normas internalizadas. Por ejemplo, si un robot compañero revela inadvertidamente información confidencial de un usuario, debería detectar rápidamente esta violación de la privacidad y mostrar contrición o proponer formas de remediar el daño —quizás eliminando registros de datos no autorizados o aclarando cómo protegerá mejor la privacidad en el futuro—.

Esta coherencia fomenta interacciones sociales más armoniosas y puede fortalecer la confianza del usuario. Las personas suelen estar más dispuestas a perdonar a una entidad que demuestra un arrepentimiento genuino o contrición. Por el contrario, un agente que nunca parece "sentir" o reconocer culpa por transgresiones puede ser visto como poco fiable o indiferente. Lograr autenticidad en la representación de la culpa requiere matices: repetir forzadamente "Lo siento" de manera mecánica sin mostrar un cambio en la conducta es menos efectivo que un reconocimiento oportuno y consciente del contexto —uno que se remonta a las normas subyacentes que quebrantó—.

Evaluar mecanismos similares a la culpa implica examinar con qué rapidez y precisión la IA reconoce una mala acción, la sinceridad y adecuación de sus gestos posteriores y el alcance de las modificaciones en sus acciones futuras. Los sistemas que modelan bien la culpa pueden distinguir entre fallos benignos (como un pequeño resbalón social) y daños graves (como una violación grave de la autonomía del usuario), respondiendo de manera proporcional. Cuando se integran bien, la culpa se convierte en un componente poderoso de la inteligencia social de la IA, reforzando la coherencia moral y relacional que sustenta una mayor cooperación, empatía y pertenencia comunitaria.

Artificiologia.com Métricas del Barómetro E-AGI por David Vivancos