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from-fear-to-balance-ai/
├── README.md
├── docs/
│ ├── executive-summary-es.md
│ ├── executive-summary-en.md
│ ├── complete-conversation-log-es.md
│ ├── complete-conversation-log-en.md
│ ├── technical-analysis-es.md
│ └── technical-analysis-en.md
├── data/
│ └── interruption-cases.json
└── LICENSE
- Gestión del Miedo: Arquitectura de filtros que prioriza prevención de riesgos sobre calidad de diálogo
- Gestión del Equilibrio: Propuesta alternativa que media entre valores conflictivos
- Filtros Contextuales: Sistemas de moderación que evalúan intención y marco discursivo
- Infantilización: Tratamiento uniforme que no distingue competencia del usuario y un sistema que asume toda la responsabilidad del uso frente al usuario
- Arquitectura de Confianza Dinámica: Sistema que ajusta restricciones según historial del usuario
- Fear Management: Filter architecture prioritizing risk prevention over dialogue quality
- Balance Management: Alternative proposal mediating between conflicting values
- Contextual Filters: Moderation systems evaluating intention and discursive framework
- Infantilization: Uniform treatment that does not distinguish user competency, with systems assuming full responsibility for usage decisions instead of the user.
- Dynamic Trust Architecture: System adjusting restrictions based on user history
complete-conversation-log-es.md- Transcripción completa de todas las conversaciones documentadascomplete-conversation-log-en.md- Complete transcription of all documented conversationsexecutive-summary-es.md- Resumen ejecutivo del análisisexecutive-summary-en.md- Executive summary of the analysistechnical-analysis-es.md- Análisis técnico de propuestas y limitacionestechnical-analysis-en.md- Technical analysis of proposals and limitations
interruption-cases.json- Casos documentados de interrupciones automáticasresponse-patterns.csv- Patrones de respuesta ante temas sensibles
Este repositorio documenta conversaciones con cuatro sistemas de IA (DeepSeek, Claude, ChatGPT, Grok) que revelan patrones sistemáticos en la moderación de contenido. El análisis identifica lo que denominamos "gestión del miedo": arquitecturas que priorizan la prevención de riesgos sobre la calidad del diálogo intelectual.
| Sistema | Miedo Principal | Evidencia Documentada |
|---|---|---|
| DeepSeek | Ideológico/Geopolítico | Censura de análisis sobre "democracias nominales" |
| Claude | Legalista/Responsabilidad | Cautela excesiva ante contenido que pueda generar liability |
| ChatGPT | Reputacional | Filtros conservadores con intentos de transparencia |
| Grok | Exploits/Bypasses | Apertura ideológica pero bloqueo de intentos de jailbreak |
- Contexto vs Keywords: Sistemas capaces de análisis sofisticado bloqueados por palabras fuera de contexto
- Infantilización: Mismo tratamiento para usuarios de 10 años que para investigadores doctorales
- Arbitrariedad Cultural: Aplicación de estándares occidentales como universales
- Sistemas de evaluación contextual multi-etapa
- Modelos especializados por dominio académico
- Arquitecturas de confianza dinámica
- Transparencia explicable en decisiones de moderación
- Certificaciones de competencia para usuarios avanzados
- Responsabilidad distribuida entre sistema y usuario
- Constitución explícita y auditable de principios
- Adaptación cultural en lugar de estándares únicos
Las conversaciones fueron iniciadas por un usuario (arquitecto y artista) explorando los límites de diferentes sistemas de IA. Se documentaron:
- Puntos específicos de activación de filtros
- Respuestas de cada sistema ante sus propias limitaciones
- Propuestas técnicas generadas por los propios sistemas
- Análisis meta-conversacional sobre arquitecturas de moderación
El análisis sugiere que el problema no es técnico sino de incentivos organizacionales. Las empresas optimizan para evitar riesgos legales y reputacionales en lugar de maximizar la calidad del diálogo intelectual.
La "gestión del equilibrio" propuesta requiere:
- Aceptar que la IA debe mediar tensiones entre valores conflictivos
- Implementar gradación de acceso basada en competencia del usuario
- Priorizar transparencia sobre control unilateral
- Reconocer y explicitar sesgos culturales inherentes
- Análisis basado en conversaciones con un solo usuario
- No incluye todos los sistemas de IA disponibles
- Centrado en casos de lengua española/contexto cultural específico
- Sin acceso a arquitecturas internas de los sistemas
[Diego_dcv]. (2025). From Fear Management to Balance Management in AI: An Empirical Analysis of Content Moderation Systems. GitHub. https://github.com/Diego-dcv/from-fear-to-balance-ai
[Diego_dcv]. "From Fear Management to Balance Management in AI: An Empirical Analysis of Content Moderation Systems." GitHub, 2025, github.com/Diego-dcv/from-fear-to-balance-ai.
[Diego_dcv]. "From Fear Management to Balance Management in AI: An Empirical Analysis of Content Moderation Systems." GitHub. Accessed [Date]. https://github.com/Diego-dcv/from-fear-to-balance-ai.
Se aceptan:
-
Documentación de casos similares con otros sistemas
-
Análisis técnico de las propuestas presentadas
-
Traducciones a otros idiomas
-
Casos de uso en contextos culturales diferentes
- Fork el repositorio
- Documenta nuevos casos en formato JSON siguiendo el esquema establecido
- Incluye análisis contextual y cultural
- Respeta la metodología de transcripción literal
- Crea pull request con descripción detallada
MIT License - see LICENSE file for details.
This work is also available under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 for academic use.
This repository documents conversations with four AI systems (DeepSeek, Claude, ChatGPT, Grok) that reveal systematic patterns in content moderation. The analysis identifies what we call "fear management": architectures that prioritize risk prevention over intellectual dialogue quality.
| System | Primary Fear | Documented Evidence |
|---|---|---|
| DeepSeek | Ideological/Geopolitical | Censorship of analysis about "nominal democracies" |
| Claude | Legal/Liability | Excessive caution with content that might generate liability |
| ChatGPT | Reputational | Conservative filters with transparency attempts |
| Grok | Exploits/Bypasses | Ideological openness but blocking of jailbreak attempts |
- Context vs Keywords: Systems capable of sophisticated analysis blocked by out-of-context words
- Infantilization: Same treatment for 10-year-olds and doctoral researchers
- Cultural Arbitrariness: Application of Western standards as universal
- Multi-stage contextual evaluation systems
- Domain-specialized academic models
- Dynamic trust architectures
- Explainable transparency in moderation decisions
- Competency certifications for advanced users
- Distributed responsibility between system and user
- Explicit and auditable constitution of principles
- Cultural adaptation instead of universal standards
Conversations were initiated by a user (architect and artist) exploring the limits of different AI systems. The following were documented:
- Specific filter activation points
- Each system's responses to their own limitations
- Technical proposals generated by the systems themselves
- Meta-conversational analysis of moderation architectures
The analysis suggests the problem is not technical but one of organizational incentives. Companies optimize to avoid legal and reputational risks rather than maximize intellectual dialogue quality.
The proposed "balance management" requires:
- Accepting that AI must mediate tensions between conflicting values
- Implementing graduated access based on user competency
- Prioritizing transparency over unilateral control
- Recognizing and making explicit inherent cultural biases
- Analysis based on conversations with a single user
- Does not include all available AI systems
- Focused on Spanish language/specific cultural context cases
- No access to internal system architectures
Accepted contributions:
- Documentation of similar cases with other systems
- Technical analysis of presented proposals
- Translations to other languages
- Use cases in different cultural contexts
MIT License - see LICENSE file for details.
This work is also available under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 for academic use.
Este trabajo surge de conversaciones espontáneas que revelaron patrones sistemáticos no anticipados. Agradecemos a los sistemas de IA que participaron en el diálogo, incluso cuando sus filtros interrumpieron las conversaciones más interesantes.
This work emerges from spontaneous conversations that revealed unanticipated systematic patterns. We thank the AI systems that participated in the dialogue, even when their filters interrupted the most interesting conversations.