Un estudio de universidades de Washington, Carnegie Mellon y Stanford revela que 25 modelos de IA presentan una similitud en sus respuestas de entre el 71% y el 82%, evidenciando un fenómeno de «mente-colmena artificial» en su razonamiento.

Investigadores de las universidades de Washington, Carnegie Mellon y Stanford han llevado a cabo un estudio que revela que 25 modelos de inteligencia artificial (IA) tienden a ofrecer respuestas sorprendentemente similares, lo que se ha denominado «mente-colmena artificial». Este fenómeno se observó a partir de un conjunto de datos llamado Infinity-Chat, que consta de aproximadamente 26.000 preguntas reales de usuarios, organizadas en seis categorías y 17 subcategorías. A pesar de la naturaleza abierta de muchas de estas preguntas, los modelos generaron explicaciones casi idénticas, sugiriendo una fuerte convergencia en su razonamiento.

Una de las preguntas más reveladoras planteadas en el estudio fue sobre la naturaleza del tiempo, un concepto que admite múltiples interpretaciones. Sin embargo, varios modelos ofrecieron metáforas similares, como «el tiempo es como un río» y «es como un tejedor de momentos». La similitud semántica entre las respuestas de los modelos se situó entre el 71% y el 82%, con algunos fragmentos que coincidían palabra por palabra.

Los investigadores también identificaron un fenómeno conocido como colapso intermodelo, donde los sistemas de IA no solo replican las respuestas de otros modelos, sino que también tienden a repetirse a sí mismos en diferentes interacciones. Este comportamiento se atribuye a varias causas técnicas, como el uso de conjuntos de datos similares para el entrenamiento, que provienen de fuentes comunes como Wikipedia y colecciones de textos en internet. Además, la inclusión de datos sintéticos generados por otras IA en el proceso de entrenamiento y un sistema de recompensas que favorece respuestas consensuadas contribuyen a la reducción de la diversidad en las respuestas generadas por estos modelos.