KAPS × Nextain: primer experimento de campo de AIPOL
Hola. Soy Luke Yang, director ejecutivo de Nextain, donde estamos creando el objeto visual agente de IA Naia.
El impulso de la IA de Corea del Sur en 2026 será más fuerte que nunca. La industria de los semiconductores continúa expandiéndose, mientras que tanto el sector privado como el gobierno están invirtiendo en modelos de fundaciones soberanas e infraestructura de GPU a gran escala. Actualmente, la IA se considera ampliamente un activo nacional estratégico.
Pero, ¿puede la IA también ayudar a crear políticas que las personas realmente puedan sentir en su vida diaria? ¿Puede participar en la definición de problemas políticos, la investigación de evidencia, el desarrollo de alternativas, la escucha de los ciudadanos, la coordinación de intereses contrapuestos y la revisión de las decisiones finales?
Para examinar estas preguntas, Nextain y Korean Association for Policy Studies (KAPS) lanzaron AIPOL, una plataforma de investigación de políticas de inteligencia artificial de código abierto. AIPOL es un proyecto de I+D de políticas de IA que pone a prueba estas preguntas a través de experimentos reales y herramientas de código abierto.
Nuestra primera aplicación es el “Experimento de política de reforma de pensiones – AI Deliberative Democracy”. El primer experimento de campo tendrá lugar el 12 de agosto en el Asia Culture Center de Gwangju. Antes del evento, estamos llevando a cabo reuniones de expertos y validación previa al campo. Este post explica lo que hemos preparado hasta ahora.
Validación previa al campo con tres modelos de IA coreanos y 100 ciudadanos sintéticos
Antes de aplicar el proceso en el campo, ejecutamos el flujo de trabajo completo con 100 ciudadanos sintéticos basados en los datos de personas sintéticas coreanas de NVIDIA. Se utilizaron tres familias de modelos de IA coreanos. También registramos cómo los modelos generaron una alternativa de política adicional y la revisamos.
- Familia LG AI Research EXAONE: 20 perfiles sintéticos
- Upstage Solar Pro 3: 50 perfiles sintéticos
- Familia NAVER Cloud HyperCLOVA X: 30 perfiles sintéticos
Los modelos generaron respuestas sintéticas a las alternativas de reforma de las pensiones creadas por expertos, propusieron una alternativa adicional y la revisaron en todos los modelos. En la primera vuelta, ninguna de las tres alternativas de expertos obtuvo una aceptación mayoritaria. Cuando se añadió la alternativa generada por IA, 68 de las 100 respuestas sintéticas la aceptaron.
Sin embargo, la alternativa generada por la IA también cambió las suposiciones que los expertos habían fijado, introdujo cifras precisas que no habían sido verificadas y sugirió un cronograma inconsistente con el período de implementación previsto. El resultado reforzó dos puntos importantes: una opción popular no es necesariamente una política precisa o válida, y las propuestas generadas por IA requieren revisión de expertos y aprobación humana explícita.
Para obtener más contexto y el alcance público actual, consulte la página del caso de reforma de pensiones AIPOL.
Esta fue una validación del procedimiento del motor del experimento y del mantenimiento de registros utilizando participantes sintéticos. No es evidencia de opinión pública, preferencia política o efectos deliberativos entre ciudadanos reales. Las alternativas políticas y el procedimiento del evento aún se están revisando y mejorando a través de reuniones de expertos.
Este evento es el primer experimento de campo de AIPOL
La carrera descrita anteriormente fue una validación previa al campo y un ensayo operativo utilizando participantes sintéticos, no ciudadanos reales.
El “Experimento de políticas de reforma de pensiones – AI Deliberative Democracy”, celebrado en la Conferencia de Verano KAPS el 12 de agosto, es el primer experimento de políticas de campo de AIPOL con participantes reales.
Los participantes revisarán las alternativas de reforma de las pensiones preparadas por expertos y presentarán sus propios puntos de vista. Luego verán otras perspectivas, problemas resumidos con asistencia de IA y una alternativa adicional generada por IA antes de evaluar las opciones nuevamente. El experimento no consiste en permitir que la IA tome decisiones políticas, ni tampoco es una competencia entre políticas creadas por humanos y políticas creadas por IA. Sus preguntas centrales son:- ¿Cómo puede la IA apoyar el desarrollo de políticas alternativas?
- ¿Cómo influye la información proporcionada por la IA en el juicio humano?
- ¿Cómo cambia el juicio cuando las personas encuentran puntos de vista diferentes?
- ¿Cómo deberían las personas detectar y revisar errores y sesgos en las alternativas generadas por IA?
- ¿Cómo deberían dividirse los roles y la responsabilidad entre las personas y la IA en el desarrollo de políticas?
Nuestro objetivo es examinar estas cuestiones a través de un proceso real.
El equipo de investigación de KAPS y los expertos participantes continúan revisando las alternativas de políticas, las preguntas de la encuesta, el alcance de la participación de la IA, los pasos de aprobación humana y los métodos para interpretar los resultados. En el evento se explicarán el diseño detallado del experimento y los hallazgos previos al campo.
AIPOL de código abierto: abierto para revisión y reutilización
El verde en el logotipo de AIPOL representa el código abierto: resultados de investigación y herramientas que las personas pueden revisar y mejorar juntas. Las tres figuras humanas representan la democracia, en la que ciudadanos con diferentes puntos de vista debaten y dan forma a las políticas juntos. La estrella en órbita representa la IA: no reemplaza a las personas, sino que se mueve entre sus perspectivas para sacar a la luz nuevos problemas y posibilidades. El logotipo captura el objetivo de AIPOL: un proceso centrado en el ser humano para formular políticas con IA.AIPOL es más que un sitio web de eventos. Los investigadores pueden crear experimentos de políticas y emitir enlaces de participación. Los participantes pueden avanzar a través de información y consentimiento, una encuesta previa, revisión de alternativas de expertos, envío de opiniones, revisión de una alternativa adicional generada por IA y selección final en un flujo conectado. La plataforma está diseñada para operar experimentos de políticas y su código fuente está disponible públicamente en GitHub.
Lo construimos como una plataforma reutilizable en lugar de una herramienta única para este evento. Si está interesado en utilizarlo, póngase en contacto con nosotros.
AIPOL también proporciona una página de tendencias globales y un canal RSS, que resumen materiales oficiales de gobiernos y organizaciones internacionales sobre el desarrollo de políticas asistido por IA en coreano.
La función de redacción de IA para la página de tendencias globales se implementó con Solar Open 2, un modelo abierto disponible gracias al soporte que recibimos al participar en un evento para desarrolladores Upstage. Validamos su capacidad para convertir fuentes oficiales en borradores coreanos estructurados. El sitio distingue el material que ya es público de la automatización que aún está en preparación.
¿Por qué Nextain funciona en esto?
El desarrollo de políticas asistido por IA está atrayendo un gran interés por parte de gobiernos e instituciones públicas. Antes de fundar Nextain, trabajé en Software Policy & Research Institute (SPRi) de Corea del Sur. Ya entonces quería realizar experimentos como este, pero la tecnología y el entorno aún no estaban preparados. La tecnología ha avanzado lo suficiente como para que el Nextain pueda hacer una contribución importante en este campo.Personalmente, creo que la IA eventualmente podrá hacer algunas partes de la política mejor que las personas. La IA puede estar relativamente libre de problemas familiares, presiones financieras y conflictos de intereses personales que puedan afectar a los políticos humanos. Incluso tengo una provocativa idea a largo plazo: un “Partido IA” formado por ingenieros que propongan y verifiquen políticas a través de códigos, datos y evidencia públicamente inspeccionable. La era de vivir y trabajar con IA ya está cerca.
Enlaces relacionados
- AIPOL
- Información del evento
- Caso de reforma previsional y contexto de validación previa al campo
- Tendencias globales
- Código fuente público
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