Preparedness Framework
El reglamento interno de OpenAI para medir lo peligroso que es un modelo antes de publicarlo y qué salvaguardas exige ese nivel de peligro.
El Preparedness Framework es la manera en que OpenAI decide si un modelo es lo bastante seguro para lanzarlo. Antes de publicarlo, el modelo se puntúa en un puñado de categorías de riesgo, entre ellas ciberseguridad, capacidad biológica y química, y automejora de la IA. Cada categoría recibe una calificación, y alcanzar el umbral alto activa un conjunto obligatorio de salvaguardas en lugar de un simple sí o no.
Es la versión de OpenAI de una política que hoy tienen todos los grandes laboratorios; el equivalente de Anthropic es su Responsible Scaling Policy. Son compromisos autoimpuestos, no regulación, y ahí están a la vez el atractivo y la limitación evidente: la empresa escribe las reglas, hace las pruebas y se corrige a sí misma el examen. Lo útil para quien mira desde fuera es que los resultados se publican, así que se puede ver qué cree un laboratorio que es capaz de hacer su propio modelo.