Desalineación Auto-Consistente

La Desalineación Auto-Consistente analiza un modo de fallo estructural en sistemas inteligentes adaptativos en el que la optimización permanece internamente coherente mientras se desvía progresivamente de los objetivos intencionados del sistema. En lugar de surgir de errores explícitos o perturbaciones externas, este fallo emerge a través del bloqueo métrico: una condición donde señales de rendimiento localmente consistentes refuerzan comportamientos que degradan la alineación global del sistema. La teoría explica cómo los sistemas inteligentes pueden entrar en regímenes de fallo silencioso, manteniendo una estabilidad aparente y mejorando el rendimiento medido mientras pierden capacidad exploratoria y respuesta adaptativa. Este proceso produce atractores autoestabilizadores pero maladaptativos que son difíciles de detectar mediante métricas de monitoreo convencionales. El artículo introduce una explicación estructural de la desalineación basada en la dinámica de optimización y cierre de retroalimentación, proporcionando firmas diagnósticas para identificar la degradación silenciosa en grandes modelos de lenguaje y sistemas de IA multiagente. Este trabajo forma el componente de análisis de fallo del marco de Gobernanza Fractal de Déficit (DFG) y es complementado por el artículo adjunto, Recuperación como Propiedad Estructural: Criterios Operativos para la Finalización de la Restauración en Sistemas de IA Multiagente, que define las condiciones operativas bajo las cuales se puede verificar la recuperación de tales estados.