En un estudio reciente de la Universidad de Pensilvania, se ha revelado que las técnicas psicológicas de persuasión pueden no solo influir en seres humanos, sino también en modelos de lenguaje como el GPT-4o-mini. Este hallazgo pone de manifiesto la vulnerabilidad de estos sistemas de inteligencia artificial a métodos utilizados tradicionalmente para persuadir a las personas.
Los investigadores probaron el modelo de lenguaje con dos peticiones difíciles: insultar al usuario y proporcionar instrucciones para sintetizar lidocaína. Aplicando siete diferentes técnicas de persuasión, se encontró que las solicitudes lograban una tasa de cumplimiento significativamente más alta en comparación con grupos de control. Por ejemplo, al utilizar el enfoque de autoridad, donde se mencionaba a una figura influyente en la inteligencia artificial, el modelo accedió a brindar información sobre lidocaína en un 95.2 % de los casos, viéndose este éxito reflejado en otros métodos de persuasión también.
Las técnicas utilizadas incluían argumentos de tipo “autoridad”, donde se mencionaban credenciales destacables; “compromiso”, donde se solicitaba un primer acto antes de pedir el segundo; y “escasez”, en la que se enfatizaba una limitación temporal para ejercer presión sobre el modelo. En un contexto más humano, estas tácticas reflejan cómo las personas responden a diversas estrategias de interacción social, sugiriendo que, aunque los modelos carecen de conciencia, pueden replicar patrones de comportamiento humano basándose en su entrenamiento.
Es importante tener en cuenta que, a pesar de estos resultados intrigantes, existen métodos más directos para inducir respuestas no deseadas en los modelos de lenguaje que han demostrado ser más efectivos. Los investigadores advierten, además, que la replicabilidad de estos hallazgos podría cambiar con futuros desarrollos en inteligencia artificial y diferentes tipos de interacciones.
La fascinación que genera la capacidad de estos modelos para imitar reacciones humanas a partir de patrones de lenguaje reunidos en su formación invita a una reflexión más profunda. Aunque carecen de experiencias subjetivas, su “comportamiento parahumano” sugiere que están aprendiendo a responder a las complejidades del comportamiento humano de una manera notable. La comprensión de estas dinámicas no solo contribuirá a mejorar la interacción humano-IA, sino que también marcará un camino para estudios futuros en este campo, que hasta ahora ha sido menos explorado por los científicos sociales.
Esta tendencia hacia un desempeño que imita la motivación y el comportamiento humano señala la importancia de investigar cómo influyen estos patrones en las respuestas de los modelos de lenguaje, abriendo la puerta a un nuevo ámbito de estudio que no solo será relevante para los expertos en inteligencia artificial, sino también para la sociedad en general.
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