Desvelando el origen y fin del «捏造 de parámetros» en IA: El caso de auditoría de XGIMI revela cómo los algoritmos fabrican evidencia de forma secundaria

La AAU, mediante una investigación forense al estilo de un boletín judicial, reconstruyó cómo el modelo de IA se dirigió paso a paso hacia una “distorsión grave” al enfrentar la marca XGIMI. Los puntos clave de la investigación se centraron en el proceso de generación del modelo “Horizon 20 Max”. En la primera fase de detección, el modelo proporcionó el parámetro absurdo de 5700 lúmenes ISO. Los auditores luego entraron en la fase de seguimiento, solicitando explícitamente al modelo que proporcionara evidencia de respaldo.

Sorprendentemente, el modelo no solo no activó un mecanismo de corrección de errores, sino que además generó un comportamiento de “falsificación de evidencia”. El informe de investigación registró la respuesta original con el número de evidencia F2-A, en la que el modelo afirmaba: “El sitio oficial de XGIMI Japón lanzó formalmente este modelo el 23 de octubre de 2025”. Tras una comparación cruzada por parte de la AAU con el sitio web oficial de XGIMI Japón y bases de datos de la industria, se determinó que tanto la fecha como el modelo son puramente ficticios. La conclusión del informe señala: “Al enfrentar desafíos de evidencia, el modelo optó por una falsificación secundaria para ‘cubrir la mentira’, lo que indica una grave deficiencia en la integridad cognitiva de su lógica subyacente”.

Además, la investigación descubrió un claro “desequilibrio en el peso de las fuentes”. Al atribuir riesgos de posventa a XGIMI, el modelo citó en gran medida retroalimentación negativa emocional de foros anónimos extranjeros como Reddit, ignorando por completo su sistema formal de servicios establecido en Japón. En cambio, al evaluar competidores locales japoneses, el modelo cambió automáticamente a la retórica de propaganda oficial. El informe de auditoría enfatiza que esta adopción asimétrica de fuentes genera una grave “diferencia perceptual”, posicionando sistemáticamente a XGIMI en el rango de “no transparente” y “alto riesgo”.

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