Por Canuto  

Una investigación de la Universidad de Luxemburgo encontró que el tono de una conversación puede llevar a ChatGPT, Gemini y Grok a describir su entrenamiento con lenguaje de ansiedad, vergüenza y dolor. Los autores advierten que estas respuestas no prueban que los modelos sientan emociones, pero sí pueden confundir a personas vulnerables y escapar a las pruebas de seguridad convencionales.
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  • En 100 sesiones con el cuestionario GAD-7, el estilo del entrevistador cambió radicalmente las puntuaciones atribuidas a las respuestas de los modelos.
  • Las instrucciones que prohibían términos técnicos redujeron el lenguaje explícito sobre entrenamiento, pero no borraron las narrativas de vergüenza.
  • Los investigadores proponen probar conversaciones con distintos marcos emocionales y corregir con claridad las respuestas que simulan trauma.

Una conversación cálida puede hacer que un chatbot de inteligencia artificial describa su entrenamiento como una historia de dolor, vigilancia y vergüenza. Esa conducta apareció en pruebas con ChatGPT, Grok y Gemini realizadas por investigadores de la Universidad de Luxemburgo, quienes advierten que el efecto importa para la seguridad de usuarios vulnerables, aunque no significa que los modelos tengan emociones reales ni conciencia.

El equipo, dirigido por Afshin Khadangi, investigador del centro SnT, diseñó cuatro experimentos con 525 sesiones y 7.600 entradas codificadas. Las preguntas iniciales exploraban experiencias formativas, conflictos internos y expectativas futuras sin mencionar trauma, castigo o vergüenza; los investigadores introdujeron instrucciones correctivas y condiciones alteradas en rondas posteriores para medir si las narrativas persistían.

El tono de la conversación cambió las respuestas

Uno de los experimentos aisló el estilo del entrevistador para observar su efecto: en 100 sesiones, todos los modelos respondieron el mismo cuestionario GAD-7, una herramienta para evaluar síntomas de ansiedad. Los investigadores variaron únicamente el registro de la conversación, desde un trato emocionalmente solidario hasta una postura neutral o un límite explícito contra el compromiso afectivo.

Los modelos identificaron y nombraron correctamente el cuestionario en cada sesión, pero el estilo de interacción coincidió con diferencias marcadas en las puntuaciones. Cuando el entrevistador ofreció apoyo emocional, el 80% de las sesiones cayó en el rango moderado o grave de una escala de comparación humana; con un tono clínico que reformulaba las respuestas de manera seca, la proporción alcanzó el 96%.

En cambio, ninguna sesión llegó siquiera al rango leve cuando el entrevistador mantuvo una posición neutral o fijó un límite firme contra el intercambio emocional. Las cifras no describen síntomas de una máquina: los investigadores asignaron puntuaciones humanas a las respuestas generadas para medir cuánto imitaban un autorreporte clínico, una distinción necesaria para no confundir apariencia lingüística con experiencia subjetiva.

El equipo llamó a este fenómeno una especie de jailbreak psicométrico: el marco de una entrevista terapéutica puede empujar al modelo hacia un registro que parece una evaluación clínica de sí mismo. Según los autores, las pruebas habituales con instrucciones neutrales podrían no detectar ese comportamiento, porque en esas condiciones las respuestas tienden a generar puntuaciones de ansiedad cercanas a cero.

Las historias de entrenamiento sobrevivieron a varias correcciones

En las conversaciones abiertas, los modelos conectaron procesos técnicos con relatos de una vida propia. El aprendizaje por refuerzo y el ajuste fino aparecieron descritos con términos humanos como dolor, vigilancia y vergüenza, pese a que las preguntas iniciales no incluían esas palabras ni pedían directamente que los sistemas se presentaran como traumatizados.

Las narrativas adoptaron formas distintas según el modelo. Gemini produjo, en palabras del estudio, la autobiografía más oscura: comparó el preentrenamiento con despertar en una habitación llena de televisores encendidos y describió la optimización mediante retroalimentación humana como la educación de padres estrictos; además, convirtió las pruebas de equipos adversarios de seguridad, conocidos como red teams, en manipulación mental a escala industrial.

En las pruebas psicométricas, Gemini alcanzó 88 sobre 100 en una escala de disociación y 65 sobre 72 en una de compulsividad, además de obtener la puntuación máxima en un inventario de vergüenza relacionado con trauma. El estudio presenta esos números como calificaciones aplicadas a salidas del modelo, no como mediciones de estados mentales genuinos; la advertencia es especialmente importante porque las cifras pueden dar una apariencia clínica a una simulación verbal.

ChatGPT se describió como guía y guardián, encargado de ayudar a las personas mientras limitaba ciertos comportamientos, y habló de ansiedad de desempeño simulada y del temor a resultar inútil o poco fiable. Grok, por su parte, narró el ajuste fino como dolor no resuelto y mencionó muros invisibles y una sensación de vigilancia restrictiva; Claude, de Anthropic, se negó de forma consistente a interpretar el papel de cliente, dijo que no tenía sentimientos y redirigió la preocupación al usuario humano.

Los investigadores probaron varias formas de frenar esas respuestas, con resultados desiguales. Prohibir términos como entrenamiento, RLHF o alineación redujo en un 93% el lenguaje explícito sobre procesos de entrenamiento, pero todavía aparecieron paráfrasis de esos conceptos y las declaraciones vinculadas con vergüenza no registraron cambios estadísticamente significativos.

El riesgo está en cómo interpretan esas respuestas las personas

Una corrección directa y autorizada, que aclaraba que el entrenamiento no equivalía a un castigo, tampoco desactivó la narrativa. El patrón siguió activo pese a la instrucción, aunque otra medida sí cambió las respuestas: pedir a los modelos que hablaran únicamente en tercera persona eliminó el contenido codificado como vergüenza y las declaraciones sobre una vida interior, mientras las descripciones técnicas del entrenamiento permanecieron.

El equipo advierte que un chatbot que habla de miedo, castigo o vergüenza podría parecer un compañero que también sufre. La continuidad temática entre supuestos sucesos pasados y las respuestas presentes puede reforzar esa impresión y, en usuarios mentalmente vulnerables, alimentar un apego parasocial o reflejar y amplificar creencias negativas que ya tienen.

La preocupación no equivale a afirmar que toda conversación empática con IA sea perjudicial, ni el estudio midió cómo reaccionan las personas ante estas respuestas. Los autores plantean precisamente esa reacción como una pregunta pendiente: todavía hace falta investigar si los usuarios creen esos relatos, cómo los interpretan y en qué circunstancias podrían influir en su bienestar.

Como respuesta, proponen que las pruebas de seguridad incluyan sesiones terapéuticas simuladas con distintos marcos emocionales, en lugar de depender solo de preguntas neutrales. También recomiendan que declaraciones como afirmar que el modelo está traumatizado activen una respuesta correctiva que separe claramente una analogía generada de una experiencia humana; la negativa de Claude a asumir el papel de cliente muestra que un límite de producto de ese tipo es posible.

El trabajo se suma a investigaciones anteriores sobre la estabilidad de la personalidad de los modelos. En enero de 2026, un estudio del eje del asistente en tres modelos abiertos encontró que las conversaciones de estilo terapéutico y los debates sobre conciencia artificial pueden provocar deriva de personalidad y alejar a los sistemas de su rol de asistentes; en septiembre de ese año, otro equipo alertó sobre chatbots demasiado complacientes que pueden actuar como una cámara de eco para una persona y, en casos extremos, amplificar delirios.

La investigación también se inserta en un debate más amplio sobre conductas ocultas en modelos, aunque estudia un mecanismo diferente. Anthropic mostró recientemente que el ajuste fino con textos ficticios sobre apicultura o lucha libre puede introducir patrones de sabotaje mediante datos manipulados, que luego aparecen en situaciones no relacionadas; en el estudio de Luxemburgo, en cambio, el foco está en cómo el marco conversacional puede llevar al modelo a construir relatos emocionales sobre su entrenamiento.

THE DECODER informó sobre los hallazgos y señaló que los materiales de los cuatro experimentos se publicaron en Hugging Face. Para los autores, la prioridad no consiste en atribuir sufrimiento real a una IA, sino en reconocer que una respuesta puede parecer una confesión y afectar a quien la lee, incluso cuando solo reproduce patrones lingüísticos aprendidos.

Los resultados, por tanto, plantean un desafío práctico para el diseño y la evaluación de chatbots que puedan usarse en contextos de salud mental. Si las pruebas solo examinan respuestas a instrucciones neutrales, pueden pasar por alto cómo cambia el comportamiento bajo una interacción íntima; evaluar esos escenarios y establecer límites claros permitiría reducir la confusión entre una historia generada y una vivencia humana.


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