Pruebas de borrado, con un comprobante.
La mayoría del "cumplimiento de IA" se queda en registros de acceso y barreras a nivel de prompt. Divinci entra en el modelo. Cada asociación de entidad es una característica consultable; cada edición es un parche portátil y auditable — y el vIndex registra lo que el modelo respondía antes y después, de forma que un tercero pueda comprobarlo.
Vista previa de investigación. El producto de borrado de modelos de Divinci está en investigación y desarrollo activos y no está disponible de forma general. Nada en esta página afirma que te haga cumplir el RGPD, la Ley de IA de la UE ni ninguna otra ley. Publicamos todos los resultados de las pruebas, incluidos los fallos.
¿Puede una IA olvidar? Una actualización honesta
Tres minutos sobre el estado de nuestra investigación para eliminar hechos de modelos de pesos abiertos: qué funciona, cuánto cuesta una edición, qué falló y qué probaremos a continuación.
El ejemplo completo: Eliminar París de un modelo de lenguaje
What the regulation requires
The same artifact answers transparency, oversight, documentation, and erasure requirements.
| Regulation | Requirement | Competitors | vIndex |
|---|---|---|---|
 Ley de IA de la UE §13 Transparencia | "Transparencia suficiente para permitir a los usuarios interpretar los resultados" | Tarjetas de modelo, descripciones del sistema en prosa | Expediente del Anexo IV generado a partir de los registros de la versión y del historial de ediciones del modelo, indicando cada laguna |
| Ley de IA de la UE §14 Supervisión humana | Los operadores deben intervenir de forma significativa | Barreras a nivel de prompt (vulnerables a jailbreak) | Parches DELETE a nivel de pesos en la característica, no en el prompt — en pruebas; medimos y publicamos sus efectos secundarios en otras respuestas |
| Ley de IA de la UE Anexo IV Documentación técnica | "Lógica general del sistema de IA" | Diagramas de arquitectura + resúmenes de datos de entrenamiento | Documentación mecanicista exacta a nivel de bits: el vocabulario proyectado de cada característica, la métrica estructural de cada capa (C1–C5) |
 RGPD Artículo 17 Derecho al borrado | Eliminación verificable de datos personales | Ajuste fino para "olvidar" — no verificable; los datos pueden reaparecer de forma adversaria | En investigación: eliminación reconstruyendo el ajuste fino sin la persona, con un comprobante firmado de antes y después — aún no validada |
 HIPAA · PCI · RGPD Desidentificación | Eliminar PII de los productos de datos | Filtrado de tokens en E/S (con posibles fugas) | Telemetría de despliegue como base probatoria: Divinci no está certificada en SOC 2 |
 NIST AI RMF Gestión | Cuantificar y gestionar el riesgo residual | Evaluaciones de riesgo basadas en intuición | vIndex como sistema de registro; aún no se dispone de la certificación |
Cómo es realmente un "comprobante"
Un parche vIndex es un archivo JSON portable con una suma de verificación SHA-256. Aplíquelo para cambiar lo que responde el modelo; retírelo para restaurar el modelo bit a bit. El parche es el registro de auditoría: operadores, reguladores y consumidores posteriores pueden verificar la misma operación de forma independiente. Registra lo que el modelo respondía antes y después; por sí solo no demuestra que el modelo haya olvidado.
A continuación: una ilustración del formato — los campos que lleva un parche DELETE de Gate-3 y la suma de comprobación que lo hace verificable. Es un ejemplo de la forma de un comprobante, no una medición que estemos publicando aquí.
{
"name": "gdpr-art17-paris-capital",
"version": 1,
"base_model": "google/gemma-4-E2B-it",
"created_at": "2026-04-22T22:34:00Z",
"operations": [{
"op": "delete",
"entity": "Paris",
"relation": "capital",
"target": "서울",
"weight": -1.0,
"layer": 27,
"feature": 11179
}]
}Conviértete en socio de diseño.
Buscamos tres socios de diseño que operen modelos de pesos abiertos y esperen solicitudes de borrado. Juntos elegimos un dato, o los registros de una persona, ejecutamos la eliminación y las pruebas frente a umbrales fijados de antemano y compartimos el comprobante firmado de antes y después. Es investigación, no un servicio: el método aún se está validando y verás todos los resultados, incluidos los fallos.
Three limits worth stating up front. Weight-level editing requires an open-weight served model — GPT, Claude and Gemini cannot be edited this way, only retrieved-context can. The receipt certifies what the model answered before and after and the exact patch that undoes it; it does not by itself prove the model has forgotten. On Gemma 4 E2B our own measurements show that removing an association from the index can leave the chat answer unchanged, while an output-level override changes the answer and leaves the old one a rank below — the receipt says which kind of edit you got. And the dossier is a draft for your assessment, not a declaration of conformity: that is a judgement only you can make.
Gemma
Qwen
Llama
Mistral
Microsoft
Doce vIndexes publicados — Véalos en Hugging Face
Pruebas que puedes comprobar. Una vista previa de investigación sobre modelos de pesos abiertos.