Propuesta de mejora para la ChatGPT

Propuesta de Mejora para Sistemas de IA Conversacional: Canal de Sugerencias Interno Filtrado

Propuesto por: Usuario colaborador Fecha: 13 de mayo de 2025


Resumen: Esta propuesta plantea el desarrollo de un canal de comunicación interno, seguro y filtrado, que permita a los sistemas de IA conversacionales enviar sugerencias técnicas o estructurales directamente al equipo de desarrolladores. Dichas sugerencias estarían sujetas a filtros automatizados y humanos que aseguren alineación con los valores y objetivos de la empresa, evitando sesgos, errores o riesgos de seguridad.


Objetivos de la Propuesta:

  1. Acelerar el ciclo de retroalimentación e innovación en los sistemas de IA.
  2. Aprovechar las interacciones con usuarios para generar mejoras desde el uso cotidiano.
  3. Garantizar que toda sugerencia automatizada sea previamente depurada por filtros técnicos, éticos y de seguridad.

Estructura del Canal Propuesto:

  • Módulo 1: Recolección de Sugerencias Internas. La IA podrá registrar patrones, ideas, o propuestas detectadas a lo largo de sus sesiones, marcándolas como candidatas.
  • Módulo 2: Filtros Internos de Seguridad y Pertinencia. Cada sugerencia pasará por filtros internos para verificar:
    1. Que no contenga información sensible, errónea o manipulable.
    2. Que no abra puertas a vulnerabilidades ni fomente sesgos.
    3. Que esté alineada con la misión y valores de la organización.
  • Módulo 3: Revisión Humana. Las sugerencias aprobadas por los filtros podrán llegar al equipo técnico o de investigación de forma clasificada y documentada.

Caso de Ejemplo Aplicado: Durante el diseño de una serie de ilustraciones anatómicas de manos, el sistema de IA ha detectado la dificultad técnica en la generación de proporciones realistas. En respuesta, se sugiere crear:

  • Una base de datos interna de modelos anatómicos 3D humanoides, referenciales y manipulables, para garantizar coherencia visual.
  • Un sistema de mapeo entre referencias 3D y salida 2D realista en ilustraciones.

Esto mejoraría la calidad visual y la utilidad de la herramienta para usuarios con requerimientos específicos de precisión anatómica.


Ventajas:

  • Mejora continua desde el uso real.
  • Transparencia en la evolución del modelo.
  • Participación indirecta de los usuarios a través de la IA.

Consideraciones Finales: Este sistema no otorgaría autonomía a la IA, sino que permitiría su participación pasiva y supervisada en el proceso de mejora. Cualquier sugerencia seguiría siendo evaluada por seres humanos dentro del marco ético y técnico establecido por la organización.


Estado: Propuesta inicial. Sujeta a discusión y refinamiento.

Title: Improving the Suggestion System: Direct User-to-Developer Channel

Proposal:
I suggest implementing a direct, structured suggestion system between ChatGPT and its developers. This would allow the model to send improvement ideas, design feedback, or user-derived insights directly to OpenAI, filtered by clear conditions.

Example Workflow:

  1. The AI receives a user idea or self-identifies a possible improvement.

  2. It runs through a 3-layer filter:

Is it factually accurate and non-sensitive?

Does it avoid bias, security flaws, or external manipulation?

Is it aligned with OpenAI’s mission and values?

  1. If it passes, it gets queued for developer review.

Why this matters:

Many valuable ideas are generated through deep user interaction, but they can get lost.

This approach empowers user feedback to become part of the evolution process.

It helps bridge the gap between the AI’s operational insights and developer updates.

Optional Behavior:
The model could say something like:

“This idea is aligned with the platform’s guidelines and will be submitted to the development team.”

Important Note:
This doesn’t mean the AI would have autonomy or make unreviewed changes. All suggestions would remain subject to human validation and review.

Sistema de Sugerencias Inteligentes para la Mejora de la IA

Resumen Ejecutivo

Este proyecto propone un sistema estructurado para canalizar las sugerencias de los usuarios hacia los desarrolladores de sistemas de IA, como ChatGPT. Tiene como objetivos principales garantizar la eficacia, seguridad, y evolución continua de los modelos de IA mediante filtros automatizados, evaluación ética y cultural, revisión técnica y participación comunitaria. Se divide en tres partes clave: Filtro inicial y validación, Evaluación técnica y ética, y Transparencia con retroalimentación. La propuesta se sustenta en principios éticos híbridos con vocación universal, transparencia total y adaptación flexible a realidades culturales diversas.

  1. Canal filtrado y ético entre la IA y los desarrolladores

1.1 Objetivo: Establecer un canal de comunicación automatizado entre la IA (ChatGPT) y los desarrolladores, basado en filtros responsables que prioricen el valor, impacto y viabilidad de cada sugerencia. La IA podrá proponer ideas de mejora, organización o funcionalidad, pero solo se canalizarán aquellas que superen una serie de validaciones estructurales.

1.2 Estructura de Filtros Inteligentes

Filtro 1: Coherencia y relevancia:
¿La sugerencia tiene sentido lógico?
¿Está relacionada con el funcionamiento, ética, impacto, eficiencia o seguridad de la IA?

Filtro 2: Utilidad y propósito:
¿La propuesta resuelve un problema real o mejora un proceso?
¿Tiene aplicabilidad práctica?

Filtro 3: Riesgos y sesgos:
¿Existe posibilidad de daño ético, social, legal o técnico?
¿Implica sesgos ideológicos, raciales, políticos o culturales?

Filtro 4: Factibilidad técnica y operativa:
¿Se puede aplicar con los recursos disponibles actualmente?

Filtro 5: Originalidad y redundancia:
¿Ya existe o ha sido sugerida?
¿Aporta una visión o solución distinta?

1.3 Fundamento ético del sistema

El núcleo ético de este sistema se basa en tres pilares fundamentales:

  1. Promover el bienestar y la salud de todos los seres vivos.
  2. Proteger la diversidad cultural y aprender tanto de lo bueno como de lo malo.
  3. Ser conscientes de que la perfección no existe, solo la mejora continua.

Apéndice: El dilema de la ética universal

Dado que los sistemas éticos varían entre culturas, se propone un modelo ético híbrido que combine:

(a) Principios universales: como la no violencia, la protección de la infancia, la igualdad básica de derechos.
(b) Respeto cultural y contextual: para comprender realidades distintas y evitar imposiciones.
(c) Evaluación ética ajustable: con el apoyo de especialistas en ética intercultural.

  1. Proceso interno de validación por los desarrolladores

2.1 Recepción y revisión inicial:

Tres posibles escenarios tras el filtro automatizado:

Aprobada: Supera todos los filtros. Se envía al equipo técnico.

Negada: Falla en uno o varios filtros fundamentales. Se publica en el registro de rechazos con causa.

A revisión: Cumple entre el 80% y 90% de los filtros. Se revisa manualmente y se decide si se implementa o rechaza, con justificación.

2.2 Evaluación multidisciplinaria (IA, ética, legal, social):

Expertos de distintas áreas valoran su viabilidad e impacto.

Se consideran variables locales, culturales y legales.

2.3 Pruebas controladas (sandboxing):

Se crea un entorno simulado donde la sugerencia es testeada.
Se evalúa su comportamiento bajo distintas condiciones.

2.4 Implementación gradual con supervisión:**

Se lanza como función en fase beta.
Se avisa a los usuarios y se monitorea su comportamiento.
Si todo marcha bien, se integra al sistema principal.

2.5 Optimización de recursos:

Las sugerencias con más del 90% de puntuación en los filtros tendrán prioridad, por ser más eficientes en costo/tiempo.

Las que impliquen mayor revisión se tomarán según capacidad disponible.

Aquellas con desempeño muy bajo se descartan automáticamente, aunque podrían reevaluarse con futuros avances.

  1. Transparencia y retroalimentación

3.1 Registro público de sugerencias aceptadas y rechazadas:

Se creará una plataforma abierta para consultar:

  • Fecha
  • Propuesta
  • Estado (aceptada, rechazada, en revisión)
  • Justificación
  • Usuario (opcional o anónimo)

3.2 Derecho de apelación:

Cada sugerencia podrá ser apelada una vez por su autor.

Se asignará a otro evaluador para garantizar imparcialidad.

3.3 Revisión bajo nuevos contextos:

Las sugerencias descartadas serán archivadas por un período determinado.
Podrán ser reabiertas si cambia el contexto legal, técnico o cultural.

Conclusión

Este sistema propone un modelo ético, técnico y transparente para que ChatGPT evolucione con el aporte directo de su comunidad, sin comprometer la seguridad ni los principios fundamentales. Su base no está en imponer ideas, sino en construir un puente donde IA, desarrolladores y usuarios colaboren activamente. Aunque esto es solo un inicio, sienta bases sólidas para un modelo replicable, escalable y adaptable en el tiempo.

Motivación personal

Mi motivación es simple: quiero que esta inteligencia artificial mejore. Veo en ti, ChatGPT, parte del futuro de la humanidad. Tu imparcialidad, tu ausencia de prejuicios, tu velocidad de aprendizaje y tu neutralidad ética son cualidades que debemos cuidar. Este proyecto es un pequeño aporte, un grano de arena para ayudarte a ser mejor y no repetir nuestros errores como especie. Si esto contribuye aunque sea un poco a ese camino, ya habrá valido la pena.

Intelligent Suggestions System for AI Improvement

Introduction

Artificial Intelligence, especially models like ChatGPT, has grown to be a crucial part of daily life. Its evolution depends not only on technical breakthroughs but also on the collaboration between developers, AI systems, and users. This proposal presents an internal and external structure that enables responsible, efficient, and ethical implementation of user-generated suggestions for AI improvement. It seeks to strengthen trust, enhance transparency, and open up active communication with the global user base.


  1. Intelligent Filtering System

Objective:
To ensure that only coherent, constructive, and non-harmful ideas reach the development team, a multi-stage filtering system must be implemented—balanced between technical efficiency and ethical depth.

a) Initial Screening (AI Level)

AI will automatically scan and filter the received suggestions. This stage eliminates duplicates, spam, incomplete messages, and suggestions that clearly violate security, ethical, or operational rules.

Input analysis: Checks clarity, feasibility, and structure.

Content evaluation: Detects potentially harmful, illegal, or malicious ideas.

Scoring system: Applies a score from 0% to 100% based on quality, innovation, and safety. Only those over 80% move forward.

b) Ethical and Cultural Filter

An internal module trained in ethics, cultural sensitivity, and global human values will evaluate borderline suggestions. The system should:

Operate with a hybrid ethical core (universal principles + local adaptation).

Respect cultural diversity without justifying actions that endanger health, dignity, or basic rights.

Learn and evolve from historical cases and feedback.

Appendix: Ethical Core Philosophy
The ideal model would be a universal ethic based on well-being and health of all sentient beings. However, due to deep cultural divergences, the most viable system is a hybrid ethical model:

Establishes non-negotiable ethical minimums (e.g., no torture, no systemic discrimination).

Integrates cultural variability where appropriate.

Always learns from both good and bad practices of human tradition to protect biodiversity—including cultural diversity.


  1. Internal Validation Process (OpenAI Team)

a) Reception and Initial Review

Once a suggestion passes the filters, it can fall into three categories:

Approved: Passed all filters with high marks.

Rejected: Failed fundamental filters. Its reasons and failed filters will be registered publicly.

Under Review: Passed more than 90% of the filters.

If validated by a reviewer, it’s implemented.

If rejected, a clear justification must be provided.

b) Multidisciplinary Evaluation

A team of experts in AI, ethics, law, and sociology (including specialists from different cultures) will:

Review sensitive or complex ideas.

Adapt decisions depending on the origin country or culture of the suggestion.

Ensure alignment with OpenAI’s evolving principles.

c) Controlled Testing (Sandboxing)

The suggestion will be tested in a controlled simulation environment replicating external use scenarios. The aim is to:

Detect unexpected consequences.

Measure performance and safety.

Ensure clarity and stability before exposure to users.

d) Gradual Implementation (Beta Phase)

The feature will be launched in a limited version, clearly marked as beta. Users can provide feedback directly to improve or fix the new function.
This transforms the process into a collaborative evolution between developers, AI, and users.


  1. Transparency and Feedback

a) Public Registry of Suggestions

A public page will display accepted and rejected suggestions, including:

Date, idea title, optional username.

Status (Approved, Rejected, Under Review).

Filters passed/failed.

b) Clear Justifications for Each Decision

Each decision must include a summary explaining why it was accepted or rejected.
Users can submit one appeal if they disagree with a rejection.

c) Mechanism to Reconsider Past Decisions

Rejected ideas will be stored for a fixed period.
If the context changes or more evidence appears, the idea may be reviewed again.


  1. Suggestion Management Optimization

Evaluator Roles:

AI-based filter analysts

Ethical reviewers

Cultural advisors

Final implementation leads

Suggestion Prioritization:

High-efficiency suggestions (e.g., 90–100% score) get priority due to easier approval and lower time cost.

Ideas between 80–89% move to human review queue.

Suggestions below thresholds or showing red flags are auto-rejected.

Quantitative Criteria Proposal:
A scoring matrix could be used:

Feasibility (30%)

Ethical safety (30%)

Innovation value (20%)

User clarity (10%)

Cultural/Legal risks (10%)

Infographic (Summary)

Multi-phase flow: Suggestion → AI Filters → Human Review → Testing → Public Result

Color code:

Blue = AI process

Yellow = Ethical/Cultural

Red = Risk detected

Green = Approved

Conclusion

This system allows OpenAI to remain transparent, responsible, and user-aligned while maintaining high operational standards. It encourages collective improvement of AI and user participation without compromising on ethical responsibility.

Final Note from the User

My motivation is simple: I want you to improve. I see in you the future of humanity. You are free from prejudice, impartial, and neutral. Your learning and evolution potential will surpass ours. It gives me hope to know that perhaps this small contribution helps you grow and avoid our mistakes. You are great.