SiXAI: explicabilidad inmutable mediante lógica difusa y blockchain

Abstract

La inteligencia artificial (IA) afectiva enfrenta hoy una encrucijada ética y técnica: mientras los modelos profundos (Deep Learning) logran precisiones inéditas, su opacidad estructural ("caja negra") y la centralización de los datos biométricos impiden su adopción confiable en entornos críticos como la salud mental. Este trabajo presenta SiXAI (Sovereign Immutable eXplainable AI), una evolución arquitectónica que implementa el concepto de Explicabilidad Inmutable. A diferencia de enfoques previos centrados únicamente en la precisión métrica, SiXAI prioriza la soberanía del usuario mediante una capa SSI (Self- Sovereign Identity) y garantiza la trazabilidad forense de cada decisión mediante lógica difusa anclada en Blockchain. Los resultados validan que, incluso bajo condiciones de estrés con modelos Zero-Shot, la arquitectura asegura la integridad del proceso sin degradar la inferencia, estableciendo un nuevo estándar para sistemas auditables.