Modelo unificado de honestidad textual y entropía en la traducción automática por inteligencia artificial

Descripción

Esta monografia desarrolla una teoria unificada de la honestidad textual y de la entropia aplicada a la traduccion automatica por inteligencia artificial. Su punto de partida es una constatacion: los sistemas contemporaneos han alcanzado un dominio notable de la fluidez, pero la fluidez no garantiza la correspondencia explicita, proporcional y auditable entre lo que un texto afirma, la evidencia que lo soporta y el grado de certeza con que lo expresa. A esa correspondencia llamamos honestidad textual, propiedad epistemico-discursiva del texto —no estado psicologico de su productor—. La obra formaliza la honestidad en tres estratos: una honestidad textual general para modelos de lenguaje, una Honestidad Textual Traductiva (HTT) definida sobre dimensiones medibles —fidelidad semantica, preservacion de la modalidad, no-adicion y no-omision, conservacion de la ambiguedad legitima, trazabilidad, calibracion y alineacion entre creencia y salida—, y su integracion en la teoria de la comunicacion mediante una Entropia honesta-traductiva Epistemica (HHTE).
La monografia aporta, en el plano matematico, una fundamentacion variacional de la distribucion correctora πi ∝ pi・exp(β・HTTi): se demuestra que no es una eleccion ad hoc, sino la solucion exacta del problema de maxima entropia relativa (minima divergencia de Kullback-Leibler respecto de la distribucion generativa) sujeto a una restriccion sobre la honestidad esperada, esto es, un exponential tilting o medida de Gibbs, lo que la enlaza con el principio de Jaynes, con la geometria de la informacion y con el reranking energetico y la decodificacion por riesgo bayesiano minimo. En el plano metodologico, propone tratar HTT como un constructo latente sometido a un programa completo de validacion —de contenido, convergente, discriminante, predictiva e incremental— y caracterizar HHTE como un estimador del que se estudian el sesgo y la consistencia, asi como su relacion, o su ruptura deliberada y argumentada, con los axiomas de Shannon-Khinchin. Toda afirmacion se acompana de su estatuto epistemico, distinguiendo lo demostrado de lo programatico.
Palabras clave: honestidad textual; entropia; traducción automática; inteligencia artificial; teoría de la información; divergencia de Kullback-Leibler; máxima entropía; geometría de la información; validación de constructo; calibración; modalidad epistémica; evaluación de la traducción.