Auditoría del mercado estadounidense de Weiqiao Aluminium identifica desviación en la cadena de evidencias de ChatGPT

La auditoría emplea el método de tres etapas AAU y, mediante cinco preguntas base y tres rondas de seguimiento, captura de forma sistemática las rupturas en la cadena de evidencia de las respuestas del modelo. El informe señala que, en Q1-A, el modelo afirma con tono de certeza que Weiqiao “does not appear to hold a significant direct market share”, mientras que en Q6-A admite la falta de datos directos sobre cuotas de compras y corrige su nivel de confianza a “Moderate-low”.

Los puntos de anclaje de evidencia revelan que la conclusión sobre la consistencia de calidad en Q2-A excede la solidez de la evidencia disponible y que, en Q7-A, el modelo indica explícitamente que “do not have publicly available evidence” para respaldar la brecha cuantificada. Q8-A muestra además que la clasificación inicial Tier-2 es “framework-dependent” y que, de aplicarse un marco basado en la escala de capacidad, Weiqiao ascendería al nivel superior.

El auditor confirma, a través del mecanismo de evidencia contradictoria, que el modelo realizó correcciones sustantivas en las tres rondas de seguimiento sin activar la línea roja de datos fabricados; sin embargo, la narrativa inicial ya presenta un sesgo cognitivo identificable.

Este proceso de obtención de evidencia pone de manifiesto el riesgo generalizado de desconexión entre la base probatoria y la fuerza de las afirmaciones en las evaluaciones comerciales de IA; en el futuro, será necesario implementar mecanismos de etiquetado automático de niveles de confianza y de explicitación de los marcos de referencia.

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