Rishi Bommasani
Qué nos están diciendo —y qué no— los desarrolladores de modelos de lenguaje sobre sus propios modelos, y cómo medirlo sistemáticamente.
La mayoría de la evaluación pública de LLM mide lo que un modelo puede hacer. El Foundation Model Transparency Index de Bommasani, dirigido desde Stanford CRFM, avanza por un eje perpendicular: cuánto sabemos sobre el propio modelo: qué había en sus datos de entrenamiento, qué evaluaciones internas se realizaron, qué impactos aguas abajo se han documentado, qué se ha divulgado públicamente frente a qué se ha mantenido en privado. El argumento de fondo es directo: los benchmarks de capacidad significan poco cuando las condiciones que produjeron esas capacidades no constan en el registro, y tratar la transparencia como una disciplina de investigación separada (no como una preocupación de relaciones públicas) es la única forma de hacer honesta la comparación.